Considerații Generale privind Simularea Proceselor Economice

Procesul decizional economic actual este marcat de o complexitate dinamică, obiectiv crescătoare. Aceasta rezultă, mai ales, dintr-o tot mai puternică îmbinare a fluxurilor energetice, financiare şi informaţionale.

Agenţii economici trebuie să-şi evalueze riscul pe care şi-l asumă prin adoptarea unor decizii, dintr-o mulţime finită de decizii posibile. Instabilitatea pieţei de desfacere, posibilitatea limitată de cunoaştere a acţiunilor viitoare ale concurenţilor, stabilitatea politică a zonei economice, inflaţia, politica monetară a statului, legislaţia economică etc. sunt numai câteva elemente care influenţează riscul în afaceri. Pe lângă abilitatea de a prevedea producerea unor rezultate, managerul trebuie să aibă la dispoziţie variante decizionale fundamentate ştiinţific, în vederea estimării riscului strategiei adoptate. Estimările depind de informaţiile deţinute, de abilitatea în analiza acestora, de comportamentul decizional al managerului.

Pentru a cunoaşte eventualele perturbaţii şi consecinţele apariţiei acestora, managerul trebuie să analizeze diferite variante de acţiune din care să aleagă apoi varianta care oferă cele mai bune oportunităţi, cu un risc minim.

În general, studiul ştiinţific al unui sistem sau fenomen se poate face prin experimentare reală sau artificială. În domeniul economic, experimentarea reală este rar întâlnită deoarece implică cheltuieli şi riscuri mari în timp ce experimentarea artificială, deşi uneori presupune efort mare intelectual şi financiar, permite evitarea unor situaţii reale cu implicaţii uneori catastrofale.

Analiza sistemelor economice complexe poate fi făcută cu metodele şi tehnicile de rezolvare analitică a modelelor economice reale privind: stabilirea programului de fabricaţie; dimensionarea optimă a unor sisteme de aşteptare; aflarea unui program optim de aprovizionare; croirea optimă unidimensională; ruta optimă a unui comis voiajor; determinarea duratei optime de execuţie a unei lucrări de investiţii etc.

Pentru astfel de probleme, discipline ca: teoria sistemelor, teoria deciziei, cercetările operaţionale, cibernetica economică etc. utilizează modele matematice adecvate. Modele respective se rezolvă în cele mai dese cazuri, prin metode analitice care permit determinarea soluţiei optime din spaţiul soluţiilor admisibile. Aceste metode, impun însă anumite restricţii asupra fenomenelor modelate, ceea ce face ca soluţia optimă obţinută să-şi păstreze acest caracter pentru o perioadă mai scurtă decât cea pentru care s-a construit modelul.

În general orice activitate presupune un timp mai lung de acţiune caracterizat de obicei de un anumit grad de imprecizie, de nesiguranţă, în ceea ce priveşte mărimea obiectivului urmărit.

Din cauza complexităţii sistemelor economice reale, a dependenţelor stochastice dintre diferitele variabile şi parametri consideraţi, nu toate sistemele pot fi reprezentate adecvat printr-un model ce poate fi rezolvat prin metode analitice şi care să cuprindă toate problemele de analiză-decizie managerială pentru un orizont economic real.

Deseori, în astfel de cazuri, se consideră că tehnica simulării este singura alternativă disponibilă.

Avantajele şi dezavantajele simulării

Acceptarea pe scară tot mai largă a simulării la nivele manageriale înalte implică o serie de avantaje şi dezavantaje.

1) Primul şi poate cel mai important avantaj al simulării este acela că ne per¬mite să studiem sisteme globale reale sau situaţii fără a efectua modificări în evoluţia reală a lor. În multe sisteme sociale, este de regulă imposibil să experimentăm, iar dacă acesta are loc el presupune un nivel înalt de risc. De exemplu, schimbarea preţului unui produs poate fi un risc pentru un manager. Însă când o astfel de schimbare este făcută pe baza unei riguroase analize se poate evita dezastrul. Sunt multe alte cazuri de acest fel în lumea reală: schimbarea sistemului de taxe; schimbarea tacticii unui război; experimentele psihologice; schimbarea pârghiilor guvernamentale etc.

2) Simularea este folosită îndeosebi în studiul şi realizarea unor sisteme sau procese a căror desfăşurare reală ar conduce la catastrofe (pierderi de vieţi şi valori materiale) oferind în final informaţii asupra comportării sistemelor reale date.

3) Simularea dă posibilitatea schimbării condiţiilor de intrare în sistem la momen¬tele de timp dorite şi a studierii efectelor acestor modificări la ieşire, lucru imposi¬bil în cadrul sistemelor reale ce sunt foarte complexe, iar parametrii nu pot fi controlaţi izolat.

Dacă astfel de sisteme din lumea reală pot fi simulate pe calculator, decidenţii pot observa rezultatele potenţiale ale diverselor schimbări fără să modifice evolu¬ţia sistemului real. De asemenea, şi alte alternative pot fi explorate iar rezultatele lor pot fi studiate în manieră formală. Simularea este în mod special utilizată pentru analiza sistemelor complexe care nu pot fi rezolvate cu tehnici analitice.

4) Simularea cere o analiză temeinică a problemei în scopul obţinerii datelor necesare. Acest proces poate dezvălui relaţii ascunse sau viitoare imperfecţiuni necunoscute ale sistemului.

5) Modelul de simulare, priveşte în general întreaga complexitate a problemei, dar nu este necesar să fie un model exhau¬stiv de la început. De obicei, un model de simulare este un agregat de mai multe modele simple reprezentând interrelaţiile dintre variabilele sistemului şi componente. De aceea modelul de simulare poate fi construit încet, pas cu pas.

6) Modelul de simulare este de obicei destinat ca bază pentru conducerea în per¬spectivă a sistemului şi nu ca un expert managerial. Acest lucru este important în eventualitatea implementării rezultatelor modelului.

7) Simularea poate fi un instrument eficient atât pentru manageri cât şi pentru angajaţi. Jocu¬rile de conducere bazate pe simulare, sunt larg utilizate în şcolile de conducere şi în programele de perfecţionare ale multor organizaţii.

8) Simularea are un mare număr de aplicaţii, mergând de la probleme operaţio¬nale, ca cele de stocare, până la probleme de planificare strategică.

9) Simularea oferă rezultate descrip¬tive mai degrabă decât rezultate prospective (optimul). Astfel, managerul are marea şansă să obţină răspuns la întrebări "şi dacă?" prin analize de sensitivitate.

10) Un model exact de simulare necesită o cunoaştere "intimă" (amănunţită) a problemei, astfel că este obligatorie o interfaţă constantă a expertului cu managerul.

11) Modelul de simulare este construit pentru un caz particular şi, în general, nu poate fi utilizat pentru rezolvarea oricărei probleme. Astfel, managerul trebuie să înţeleagă că nu se pot face generalizări; fiecare componentă din model corespunde una câte una cu o parte a modelului real.

12) Managerul poate să facă experimente pentru diferite variabile pentru a determina importanţa acestora şi pentru diferite politici şi alternative experimentale pentru a determina care sunt cele mai bune. Experimentele sunt făcute pe un model care interferează cu sistemul real.

13) Simularea, în general, permite includerea complexităţilor realităţii în probleme, simplificările nefiind necesare. De exemplu, simularea poate utiliza distribuţiile de probabilitate reală fără a fi necesară aproximarea acestora.