VIII. Управленческая мысль второй половины XX - начала XXI в

__________________

Состав и структуру ЭММ достаточно подробно изложин Л.И. Лопатников. Отмечая, что данное понятие и термин еще но обрели устойчивость, Л.И. Лопатников тем не менее дает им описание. Это общие принципы ЭММ и моделирования; матема тико-статистические методы; математическая экономия и эхо нометрия (теории: экономического роста, производственных функций; межотраслевые балансы, национальные счета); методы принятия оптимальных решений (исследование операций, оптп мальное (математическое) программирование, сетевые методы планирования и управления, программно-целевые методы шш нирования и управления, теории игр, массового обслуживании и др.); ЭММ, специфичные для централизованно планируемой экономики (теория оптимального функционирования социалиг тической экономики, оптимальное планирование (народно-хозяп ственное, отраслевое, региональное), оптимальное ценообразона ние, экономико-математическое моделирование материально технического снабжения и др.); ЭММ, специфичные для аналша конкурентной экономики (модели: конкуренции, капиталистичее кого цикла и др.); методы экспериментального изучения экономи ческих процессов и явлений (машинная имитация, «деловые ж ры», методы реального экономического эксперимента). Данный состав и структура ЭММ - одна из возможных классификации Общая схема ЭММ представлена на рис. 76. Кстати, Л.И. Лопат ников отмечает, что термин «ЭММ» - открытие наших ученых, и в западной литературе он не применяется и часто подменяется словосочетаниями «экономическая кибернетика», «исследование операций» с включением в их состав различных комбинаций oi меченных дисциплин.

Первоначально для экономики и управления стали широко применяться математическое программирование и статистичес кие методы. Их привлекательность состояла в возможности ре шения формализованных задач при их формировании и поста новке. При стремлении более глубоко и объективно отобразит:, проблемную ситуацию в ряде случаев использовались статистн ческие методы, включая графическое представление, с помощью которых на основе выборочного исследования получают статис тические закономерности и распространяют их на поведение си стемы в целом. Такой подход полезен при отображении таких си туаций, как организация ремонта оборудования, определение степени его износа, настройка и испытание сложных приборов н устройств и т. д. Статистическое имитационное моделирование