Экономико-математическое моделирование и прогнозирование в спортивной индустрии
В современной экономике спорта довольно широко используется математический аппарат - анализируются графики различных зависимостей, выводятся математические формулы, проводится математическая обработка статистических данных, производится компьютерное моделирование экономических процессов.
Чем же вызвано такое активное проникновение математики в экономику, с какой целью внедряются в спортивный бизнес вычислительные алгоритмы? Ответить на этот вопрос можно следующим образом. Центральной проблемой экономики является проблема рационального выбора. Чтобы делать правильный и обоснованный выбор (или осуществляли прогноз) необходима математическая поддержка процесса принятия решений. Поэтому роль математических методов в экономике непрерывно возрастет. Кроме того, математическое моделирование полезно для более полного понимания сущности происходящих процессов, уяснения их экономической природы и движущих сил. В связи с тем что в настоящее время многие математические теории и их прикладные направления хорошо разработаны (такие, кик линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, корреляционный и дисперсионный анализ, методы скалярной и векторной оптимизации), то пользователям можно задействовать возможности мощного и развитого математического аппарата.
К сказанному следует добавить, что компьютерное моделирование и использование математического аппарата подчас существенно снижает издержки предприятия при осуществлении планирования и прогнозирования экономических мероприятий. Экономия средств в данном случае образуется за счет внедрения модельных экспериментов и оптимизационных методов решения многих видов задач.
Остановимся несколько подробнее на понятии моделирования и модельного эксперимента. Общеизвестно, что в основе изучения экономических и иных систем всегда лежит эксперимент - реальный или модельный. Смысл реального эксперимента - это изучение свойств на самом практически действующем объекте. Например, реально существующий и действующий объект - спортивное сооружение в виде зимнего Дворца спорта. Для того чтобы выяснить оптимальную цену билетов на игры чемпионата страны по хоккею, можно провести ряд экспериментов по наполняемости зрительской аудитории при различных ценах билетов. Однако такое экспериментирование приводит к неизбежным потерям части прибыли Дворцом спорта, что является крайне нежелательным. В таких случаях целесообразно проводить модельный эксперимент, т.е. такой, который проводится не на реально действующем объекте, а на его виртуальном аналоге - модели. Построение моделей и изучение свойств систем при помощи таких моделей называется моделированием.
Моделирование оказывается незаменимым инструментом и при построении экономических прогнозов, т.е. вероятных суждений о состоянии какого-либо явления или системы в будущем. Прогнозирование является одной из форм предвидения перспектив развития событий, которое в экономике является ценнейшим ресурсом, так как предвидение - залог будущей прибыли.
При изучении экономических систем и прогнозировании их будущего состояния чаще всего используют математическое моделирование (так как эксперимент на реальном объекте, как было сказано выше, ведет к необоснованным издержкам). Под математическим моделированием понимается концентрация наших знаний, представлений и гипотез об оригинале, записанную с помощью математических соотношений.
Математическая модель представляет собой упрощенную модель оригинала. В результате такого упрощения происходит сокращение размерности состояний исходной системы. В то же время сформированная модель должна вести себя так же, как и оригинал, т.е. между оригиналом и математической моделью должно быть взаимное соответствие.
Построение экономико-математических моделей включает в себя несколько этапов.
Формирование экономико-математической модели начинается с постановки задачи, которая в свою очередь открывается определением целей моделирования. Далее, исходя из целей исследования, устанавливаются границы изучаемой системы, условий се функционирования и необходимый уровень детализации моделируемых процессов. Кроме того, в постановку задачи включаются критерии оценки эффективности функционирования оригинала и возможные ограничения на их значения. Большое значение имеет также описание потоков информации, циркулирующих между оригиналом и внешней средой, взаимосвязь внутренних элементов, описание ограничений на выделенные ресурсы.
Следующим этапом построения модели является синтез, т.е. формирование структуры и описание параметров модели. Структурный синтез заключается в построении в рамках поставленной задачи некоторого количества альтернативных вариантов моделей, отличающихся степенью детализации и учета тех или иных особенностей функционирования оригинала.
Этап анализа модели заключается в изучении ее свойств и поведения в различных условиях функционирования. На этой стадии производится выбор н расчет критериев эффективности для каждой из построенных на этапе синтеза моделей. Такими критериями могут быть, например, минимум издержек на единицу производимой продукции или максимум качества предоставляемой потребителям товаров и услуг. Различают следующие виды математических моделей:
аналитические - это модели, представляющие собой совокупность аналитических выражений и зависимостей;
анионные - это модели, основанные на компьютерном эксперименте: являются переложением на машинный язык описаний моделируемых объектов. Эти модели позволяют имитировать функционирование систем на компьютере, производить при этом измерения и обработку необходимых данных;
численные - это модели, представленные в виде различных численных методов и схем. как правило, обеспечивающих приближенное решение задачи;
алгоритмические - это модели, представленные алгоритмами в виде определенной логической последовательности выполнения операций на компьютере.
Следует отметить, что в теории и практике экономико-математического моделирования используется и ряд других типов моделей, характеризующихся разной степенью сложности и различным предназначением.
Современные спортивные сооружения являются сложными многоцелевыми системами, которые включают в себя спортивные арены, зрительские комплексы, тортовые предприятия, системы связи и безопасности, медицинской помощи, вспомогательных служб. Крупные спортивные сооружения могут одновременно обслуживать десятки и даже сотни тысяч болельщиков и спортсменов, предоставляя каждому клиенту соответствующий набор сервисных услуг. Значительное количество болельщиков, посещая спортивные сооружения, создают спрос на целый ряд сопутствующих товаров и услуг - на напитки, бутерброды, пиццу, спортивную прессу, сувениры.
Для того чтобы удовлетворить весь предъявляемый спрос на высшем уровне, предоставить потребителям качественные товары и услуги, необходимо учесть многие экономические и иные факторы уже на стадии проектирования спортивных сооружений. Так, например, следует учесть, какое среднее количество болельщиков будет посещать данное спортивное сооружение, сколько потребуется билетных касс, как будут организовываться транспортные потоки для перевозки спортсменов и болельщиков, сколько и каких торговых предприятий потребуется и где они будут расположены.
Ответы на эти и многие другие вопросы должны быть получены в ходе маркетинговых и проектно-изыскательских работ на фазе проектирования спортивных сооружений. И уже на этой стадии в процесс активно включаются экономико-математические методы, задействуется существующий аппарат математического моделирования и прогнозирования. Данные методы и расчеты совершенно необходимы для определения:
сроков окупаемости отдельных предприятии спортивного сооружения и всего комплекса в целом;
величины прибыли, получаемой:
торговыми предприятиями спортивного сооружения,
от продажи входных билетов,
от размещенной в спорткомплексе рекламы,
от продажи прав на теле - и радиотрансляцию,
от аренды площадей и оборудования;
возможности многоцелевого использования спортивного сооружения;
исследования колебаний прибыли в зависимости от времени года
(сезона);
изменений прибыли в зависимости от перемен в макроэкономической сфере.
Если проектирование спортивного сооружения производится без экономико-математической поддержки и учета вышеперечисленных экономических параметров, то необходимые корректировки впоследствии приходится производить уже на действующем объекте, что существенно увеличивает соответствующие издержки.
Другим важным направлением применения экономико-математического моделирования в спортивных сооружениях и спортивной индустрии является их активное использование в системах бухгалтерского учета и автоматизации систем управления предприятием. Суть данных процессов сводится к следующему. Многие сложные и рутинные вычислительные процедуры, которые повседневно осуществляются в структурных подразделениях спортивных организаций, клубов, спортивных сооружений, предприятиях-производителях спортивных товаров (таких, как учет материальных средств, прохождение финансовых потоков, расчет текущего баланса и т.д.), можно существенно облегчить с помощью компьютеров. Однако включить в производственный процесс компьютеры без построения экономико-математических моделей нельзя, так как все вычислительные задачи должны быть представлены в попятной для компьютера форме (т.е. в виде программного продукта). Поэтому, чтобы автоматизировать какие-либо производственные или вычислительные процессы, необходимо прибегнуть к экономико-математическому моделированию.