Теоретический материал к практической работе 3.2

Для решения сложных проблем, поиска альтернатив и выбора оптимальных вариантов решения, кроме общей информации о системе и факторах, подчас необходим комплекс более подробной информации. По способу обработки информации, методы получения таких данных, могут быть поделены на две группы:

- количественные (формализованные) – в основе цифровая информация, а также способы получения цифровых данных, их анализ и оценивание. К ним могут быть отнесены: аналитические методы, статистические методы, теоретико-множественные методы, лингвистические методы, семиотические методы, графические методы.

- качественные (эвристические) – в основе оценка на основе суждений, жизненного опыта и знаний. К таким методам относятся: метод решающих матриц, морфологический метод, метод дерева целей, метод Дельфи, метод сценариев, сетевые методы и др.

Деление методов системного анализа на качественные и количественные имеет относительный, условный характер. В некоторых качественных методах используется прием перевода качественной информации в количественные показатели (например, шкала ранжирования при экспертной оценке качества), а в количественных методах допускается выбор на основе субъективного предпочтения, предположения. Поэтому, важно понять основополагающий принцип деления – степень формализации.

Любой метод системного анализа имеет не только свои преимущества, но и недостатки, ограничения. Это определяет необходимость для решения поставленных целей, проблем использовать параллельно или в сочетании на разных этапах исследования разнообразные методы анализа. Так, для анализа систем в экономической сфере деятельности человека, такой интегральный подход позволяет рассматривать проблемы более объективно и, следовательно, решения принятые на основе сочетания разных методов будут эффективнее.

Следует заметить, что количественные методы успешно применяются в условиях большей определенности, что как правило, соответствует простым (нижний уровень иерархии) экономическим системам. При переходе к более сложным структурам количественная определенность системы уменьшается и приобретает более качественные характеристики, уровень риска и неопределенности повышается, соответственно более востребованными становятся субъективные, качественные методы анализа, а формализованные методы и их элементы уходят на вспомогательный план.