Ассоциация — объединение организаций по технологическому признаку. Банки:
• банк-эмитент — банк, выпускающий в обращение денежные знаки, ценные бумаги, платежно-расчетные документы;
• банки-корреспонденты, выполняющие на основе корреспондентских договоров поручения другим банкам по платежам и расчетам через специальные открытые счета.
• ипотечный банк — банк, выдающий долгосрочные денежные ссуды под залог недвижимого имущества (земли, строений), а также выпускающий закладные листы, обеспечиваемые заложенной недвижимостью.
Основными задачами ассоциации являются: координация деятельности, входящих организаций, информационная и технологическая поддержка. Например, «Ассоциация «Юристы XXI века», «Ассоциация книгоиздателей».
Картель — долговременное договорное объединение ряда организаций, выполняющих функции, связанные с формированием благоприятной инфраструктуры их бизнеса. Входящие в него организации не теряют юридической, финансовой и другой самостоятельности при решении своих уставных задач. Основные направления деятельности картелей:
• разграничение рынков сбыта,
• согласование политики цен,
• установка квот на куплю—продажу,
• лицензирование деятельности,
• соблюдение условий найма персонала и др.
Например, Международный стальной картель, созданный в 1926 г, подчинил своему контролю практически весь мировой рынок стали.
Консорциум — долговременное договорное объединение ряда однородных организаций. Особенностью консорциума является то, что он выступает как единое целое с другими партнерами, при этом каждая его организация в отдельности не теряет своей фирменной независимости, управления и характера деятельности. Консорциумы могут состоять из организаций одной страны или различных стран. Могут быть консорциумы банков, консорциум организаций по производству и реализации программного обеспечения и др. Консорциумы создаются для:
• размещения займов,
• осуществления единого капиталоемкого промышленного проекта,
• проведения эмиссионных операций.
Консорциумы могут быть зарегистрированы как общество с ограниченной ответственностью, акционерное общество и др.
Они эффективны для размещения займов, проведения эмиссионных операций, осуществления единого капиталоемкого промышленного проекта. Консорциумы могут быть оформлены как акционерное общество открытого или закрытого типа. Например, ОАО «Консорциум по строительству и эксплуатации спортивно-оздоровительных комплексов, гостиниц, спортивных и деловых клубов и оказанию услуг спортивного назначения».
Концерн — долговременное договорное объединение ряда организаций транспорта, промышленности, банков, рекламных агентств и других для формирования системной технологической цепи: производство—сбыт—производство—сбыт. Руководящим органом выступает обычно самая крупная организация этой системы. Каждая входящая организация сохраняет свою юридическую, финансовую и коммерческую самостоятельность при решении своих уставных задач, не связанных с деятельностью концерна. Синонимом термина «концерн» является термин «группа», например группа Моргана (США).
Синдикат — объединение предприятий, которое берет на себя осуществление всей коммерческой деятельности при сохранении производственной и юридической самостоятельности входящих в него предприятий, но потере ими коммерческой независимости. Объединение организаций осуществляется на базе договорных соглашений. Синдикат — это вид картеля, который практически реализует для своих организаций благоприятную среду бизнеса. В рамках синдиката создаются структуры, которым организации- участники делегируют часть своих функций, например, • сбыт продукции. При этом организации по делегированным функциям теряют свою самостоятельность.
Трест — долговременное договорное объединение ряда организаций, при котором входящие в него организации теряют свою производственную, финансовую и коммерческую самостоятельность. Трест может объединять как разнородные, так и однородные организации. Например, стальной трест, маргарино - жировой трест, инвестиционный трест. Руководство трестом сосредоточено в единой структуре (правлении, директорате, холдинговой компании и т.п.). Так, в 1901 г. Морган создал в США «Стальной трест», объединив крупнейшие металлургические предприятия США.
Финансово-промышленная группа — объединение типа концерна, взятое под опеку государством на определенный срок, чтобы создать мощную базу для удовлетворения стратегических потребностей общества. Например, в электронной или оборонной технике, в товарах повышенного спроса.
Корнер — это кратковременное договорное объединение ряда организаций, выполняющих функции, связанные с формированием благоприятной инфраструктуры их бизнеса. Входящие в него организации сохраняют юридическую, финансовую и другие виды самостоятельности при решении своих уставных задач. Они создаются для скупки какого-либо товара или акций для последующей перепродажи или для приобретения контрольного пакета акций какой-либо компании. Например, ООО «КОРНЕР» занимается торгово-закупочной деятельностью.
Холдинг-компания (ХК) — акционерное общество, владеющее контрольным пакетом акций юридически самостоятельных банков и небанковских фирм с целью осуществления контроля над их операциями.
В настоящее время не допускается создание ХК в следующих сферах деятельности:
• торговля товарами производственно-технического назначения;
• сельскохозяйственное производство, обеспечение сельского хозяйства;
• общественное питание, бытовое обслуживание населения;
• транспорт (кроме железнодорожного, трубопроводного). ХК могут быть созданы при:
• преобразовании крупных предприятий с выделением из их состава юридических лиц;
• объединении пакетов акций юридических лиц;
• учреждении новых АО.
Приведем пример (рис. 5), как холдинговая компания, имеющая капитал в 225 тыс. ф. ст., управляет через четыре дочерние ХК 16 предприятиями с общим капиталом в 1 млн. 465 тыс. ф. ст.
Общий капитал, находящийся под управлением головной ХК, составляет:
Рис.5. Схема компании
В различных отраслях народного хозяйства существует постоянно пополняемый набор организационных форм. Так, в торговле рекомендуются следующие формы, показанные в табл. 2.
Для предприятий бытового обслуживания населения применяются следующие организационные формы: ресторан, бар, кафе, предприятие быстрого питания, столовая, магазин-кулинария, шашлычная, блинная, ателье, ремонт бытовой техники, парикмахерская, ломбард и др.
Согласно ст. 1041 ГК РФ определен статус договора простого товарищества.
Таблица 2. Рекомендуемые организационные формы торговых организаций
Данная статья определяет, что по договору простого товарищества (договору о совместной деятельности) двое или несколько лиц (товарищей) обязуются соединить свои вклады и совместно действовать без образования юридического лица для извлечения прибыли или достижения иной не противоречащей закону цели. Кроме того, сторонами договора могут быть только индивидуальные предприниматели и (или) коммерческие организации. По ст. 1042 ГК РФ вкладом признаются: деньги, иное имущество, профессиональные и иные знания, навыки и умения, деловая репутация и деловые связи. Ст. 1054 регулирует негласное товарищество, когда согласно договору простого товарищества может быть предусмотрено, что его существование не раскрывается для третьих лиц.
Основные типы фирм по функциональному назначению.
Факторинговые фирмы (фактор-фирмы).
Основная технология факторинга: фактор-фирма покупает у своих клиентов неоплаченные их контрагентами счета; в течение 2—3 дней она оплачивает им от 70 до 90% требований в виде аванса; оставшиеся 10—30% клиент получает после того, как к фактор-фирме поступят оплаченные счета от контрагентов.
Обычно фактор-фирма является, дочерней или зависимой фирмой какого-либо банка. Ставка фактор фирмы составляет от 0,5 до 1,5% суммы счетов. Факторинг снижает риск маркетинговой деятельности на внешних рынках, в особенности для малых и средних предприятий.
Рис.6. Схема работы факторинговой фирмы.
Инжиниринговые фирмы. Инжиниринг — это предоставление услуг клиенту при строительстве промышленных и других объектов. Цикл инжиниринга состоит из этапов:
• определение целесообразности проекта,
• корректировка проекта относительно местности,
• помощь в подготовке персонала,
• подготовка торгов на инженерно-строительные работы,
• наблюдение и консультации во время эксплуатации объекта после сдачи.
Инжиниринговые фирмы объединены в два международных союза — Европейский комитет инженерно-консультационных фирм и Международную федерацию инженеров-консультантов.
По роду деятельности можно выделить фирмы:
• инженерно-строительные,
• инженерно-консультационные,
• инженерно-исследовательские,
• консультанты по организации и управлению.
Лизинговые фирмы. Лизинг — это операции по аренде имущества на срок, как правило, свыше одного года. Договор аренды (лизинга) определяется как контракт между арендодателем и арендатором относительно найма последним определенного имущества, предоставленного производителем или поставщиком такого имущества. Арендодатель сохраняет за собой право собственности на это имущество.
В международном лизинге выделяют два вида сделок:
• прямой зарубежный лизинг (договор между юридическими лицами);
• лизинг через зарубежные филиалы (лизинговые сделки
зарубежных филиалов с местными арендаторами). Лизинговые фирмы обычно представляют интересы банковских структур.
Элементы теорий мотивации в хозяйственных организациях.
В мировой практике успешно применяется ряд теорий мотивации (побуждения) к производительному труду: теория X, теория V, теория ожидания, теория потребностей и теория справедливости. Каждая из них практически применяется при работе с персоналом.
Теория X основана на том, что часть людей не любят организовывать свой труд, лишены всякого честолюбия, предпочитают, чтобы ими руководили и защищали. Теория X предлагает для таких людей подбирать властных, высокопрофессиональных руководителей, обладающих способностью организовать труд людей и заставить их работать, не задевая их самолюбия.
Теория У основана на том, что часть людей обладают большим творческим потенциалом и при соответствующем вознаграждении (моральном и материальном) могут принести большую пользу организации и себе. Теория V предлагает для таких людей подбирать руководителей-демократов, владеющих социально-психологическими методами управления.
Теория ожидания основана на том, что часть людей может хорошо работать, если поставленные руководителем цели будут достигаться, т. е. ожидания будут реализованы, в противном случае их деятельность парализуется. Теория ожидания предлагает руководителю для таких людей выбирать быстро выполнимые задания либо постоянно уведомлять о пользе их работы.
Теория потребностей основана на стимулировании деятельности человека через его потребности и интересы (рис. 7 и табл. 3).
Рис. 7. Схема вариантов управленческого воздействия
Теория потребностей требует от руководителей осуществлять управленческие отношения только через интересы и потребности (линия 3 на рис. 7), так как другие воздействия (линии 1, 2, 4) приводят к противодействию.
В книге Ли Якокки «Карьера менеджера» (М.: Прогресс. 1990. — 384 с.) подчеркивается: «В действительности следует только поражаться тому, каких больших успехов может добиться сотрудник, хорошо разбирающийся в своем деле и получающий от своего руководителя энергичную поддержку».
Таблица 3. Перечень потребностей и интересов для обеспечения взаимодействия при управленческих воздействиях.
Примечание: Деньги не являются потребностью человека, а лишь средством для их реализации.
Руководитель может непосредственно влиять на конкретные потребности и интересы, либо косвенно через материальное
вознаграждение работника, предоставляя ему самому выбирать приоритетность удовлетворения потребностей.
Теория справедливости основана на субъективном ожидании каждым человеком поощрения за выполненную работу в сравнении с другими людьми. Если работник считает, что его коллега получил за ту же работу большее поощрение, чем он, то это будет тормозить его производительность. Теория справедливости требует от руководителей учитывать пристальное внимание подчиненных к их действиям по отношению к другим.
Литература.
1.Э.А.Смирнов «Теория организации» - 2000г., г.Москва.
2.Э.А.Смирнов «Теория организации» ВОПРОС_ОТВЕТ -2000г.,ИНФРА-М,г.Москва.
3.Л. Якокки «Карьера менеджера» -1990г.,Прогресс,г.Москва.
4.М.Мэскон «Основы менеджмента» -2000г.,Дело,г.Москва.
5.Словарь-справочник менеджера под редакцией М.Г.Лапусты. –М.:ИНФРА-М,1999г..
6.Чернышев В.М. «Производство организации»-1999г.,МЕРА,С.-П..
Выполнил ст. гр. ПМ-1-1-97 Лёвушкин Андрей Алексеевич.mailto:manadzorg@mail.ru
1
МОСКОВСКИЙ ПСИХОЛОГО – СОЦИАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ
2
МОСКОВСКИЙ ПСИХОЛОГО – СОЦИАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ
ЭЛЕКТРОСТАЛЬСКИЙ ФИЛИАЛ
Таким образом, дисперсия составит 14.04 - (3.48)2 = 1.930.
Заметим, что размерность дисперсии не совпадает с размерностью самой СВ и это не позволяет оценить величину разброса. Поэтому чаще всего вместо дисперсии используется квадратный корень из ее значения — т. н.среднеквадратичное отклонениеили отклонение от среднего значения:
{2 - 4}
составляющее в нашем случае= 1.389. Много это или мало?
Сообразим, что в случае наблюдения только одного из возможных значений (разброса нет) среднее было бы равно именно этому значению, а дисперсия составила бы 0. И наоборот - если бы все значения наблюдались одинаково часто (были бы равновероятными), то среднее значение составило бы (1+2+3+4+5+6) / 6 = 3.500; усредненный квадрат отклонения — (1 + 4 + 9 + 16 + 25 + 36) / 6 =15.167; а дисперсия 15.167-12.25 = 2.917.
Таким образом,наибольшее рассеяние значений СВ имеет место при ееравновероятномили равномерном распределении.
Отметим, что значения Mx и SX являются размерными и их абсолютные значения мало что говорят. Поэтому часто для грубой оценки "случайности" данной СВ используют т. н.коэффициент вариацииили отношение корня квадратного из дисперсии к величине математического ожидания:
Vx = SX/MX . {2 - 5}
В нашем примере эта величина составит 1.389/3.48=0.399.
Итак, запомним, что неслучайная,детерминированнаявеличина имеет математическое ожиданиеравное ей самой,нулевуюдисперсиюинулевойкоэффициент вариации,в то время какравномерно распределеннаяСВ имеетмаксимальнуюдисперсию имаксимальныйкоэффициент вариации.
В ряде ситуаций приходится иметь дело снепрерывно распределеннымиСВ - весами, расстояниями и т. п. Для них идея оценки среднего значения (математического ожидания) и меры рассеяния (дисперсии) остается той же, что и для дискретных СВ. Приходится только вместо соответствующих сумм вычислять интегралы. Второе отличие — для непрерывной СВ вопрос о том какова вероятность принятия нею конкретного значения обычно не имеет смысла — как проверить, что вес товара составляет точно 242 кг - не больше и не меньше?
Для всех СВ — дискретных и непрерывно распределенных, имеет очень большой смысл вопрос одиапазонезначений. В самом деле, иногда знание вероятности тогособытия, что случайная величина не превзойдет заданный рубеж, является единственным способом использовать имеющуюся информацию для системного анализа и системного подхода к управлению. Правило определения вероятности попадания в диапазон очень просто — надо просуммировать вероятности отдельных дискретных значений диапазона или проинтегрировать кривую распределения на этом диапазоне.
Взаимосвязи случайных событий
Вернемся теперь к вопросу о случайных событиях. Здесь методически удобнее рассматривать вначале простые события (может произойти или не произойти). Вероятность события X будем обозначать P(X) и иметь ввиду, что вероятность того, что событие не произойдет, составляет
P( X ) = 1 - P(X) . {2 - 6}
Самое важное при рассмотрении нескольких случайных событий (тем более в сложных системах с развитыми связями между элементами и подсистемами) — это понимание способа определения вероятности одновременного наступления нескольких событий или, короче, —совмещениясобытий.
Рассмотрим простейший пример двух событий X и Y, вероятности которых составляют P(X) и P(Y). Здесь важен лишь один вопрос — это события независимые или, наоборот взаимозависимые и тогда какова мера связи между ними? Попробуем разобраться в этом вопросе на основании здравого смысла.
Оценим вначале вероятностьодновременногоОценим вначале вероятность одновременногонаступлениядвух независимыхсобытий . Элементарные рассуждения приведут нас к выводу: если события независимы, то при 80%-й вероятности X и 20%-й вероятности Y одновременное их наступление имеет вероятность всего лишь 0.8•0.2 = 0.16 или 16% .
Итак — вероятность наступления двух независимых событий определяется произведением их вероятностей:
P(XY) = P(X) P(Y). {2 - 7}
Перейдем теперь к событиям зависимым. Будем называть вероятность события X при условии, что событие Y уже произошлоусловной вероятностью P(X/Y) , считая при этом P(X) безусловнойилиполнойвероятностью. Столь же простые рассуждения приводят к так называемойформуле Байеса
P(X/Y) P(Y) = P(Y/X) P(X) {2 - 8}
где слева и справа записано одно и то же — вероятности одновременного наступления двух "зависимых" иликоррелированныхсобытий.
Дополним эту формулу общим выражением безусловной вероятности события X :
P(X) = P(X/Y) P(Y) + P(X/ Y ) P( Y ) , {2 - 9}
означающей, что данное событие X может произойти либо после того как событие Y произошло, либо после того, как оно не произошло ( Y ) — третьего не дано!
Формулы Байеса или т. н.байесовский подходк оценке вероятностных связей для простых событий и дискретно распределенных СВ играют решающую роль в теории принятия решений в условиях неопределенности последствий этих решений или в условиях противо-действия со стороны природы, или других больших систем (конкуренции). В этих условиях ключевой является стратегия управления, основанная на прогнозе т. н. апостериорной (послеопытной) вероятности события
P(X/Y) . {2 - 10}
Прежде всего, еще раз отметимвзаимнуюсвязь событий X и Y — если одно не зависит от другого, то данная формула обращается в тривиальное тождество. Кстати, это обстоятельство используется при решении задач оценки тесноты связей — корреляционном анализе. Если же взаимосвязь событий имеет место, то формула Байеса позволяет вести управление путем оценки вероятности достижения некоторой цели на основе наблюдений над процессом функционирования системы — путем перерасчета вариантов стратегий с учетом изменившихся представлений, т. е. новых значений вероятностей.
Дело в том, что любая стратегия управления будет строиться на базе определенных представлений о вероятности событий в системе — и на первых шагах эти вероятности будут взяты "из головы" или в лучшем случае из опыта управления другими системами. Но по мере "жизни" системы нельзя упускать из виду возможность "коррекции" управления - использования всего накапливаемого опыта.
Схемы случайных событий и законы распределений случайных величин
Большую роль в теории и практике системного анализа играют некоторые стандартные распределения непрерывных и дискретных СВ.
Эти распределения иногда называют "теоретическими", поскольку для них разработаны методы расчета всех показателей распределения, зафиксированы связи между ними, построены алгоритмы расчета и т. п.
Таких, классических законов распределений достаточно много, хотя "штат" их за последние 30..50 лет практически не пополнился. Необходимость знакомства с этими распределениями для специалистов вашего профиля объясняется тем, что все они соответствуют некоторым "теоретическим" схемам случайных (большей частью — элементарных) событий.
Как уже отмечалось, наличие больших массивов взаимосвязанных событий и обилие случайных величин в системах экономики приводит к трудностям априорной оценки законов распределений этих событий или величин. Пусть, к примеру, мы каким-то образом установили математическое ожидание спроса некоторого товара. Но этого мало - надо хотя бы оценить степень колебания этого спроса, ответить на вопрос — а какова вероятность того, что он будет лежать в таких-то пределах? Вот если бы установить факт принадлежности данной случайной величины к такому классическому распределению как т. н.нормальное, то тогда задача оценки диапазона, доверия к нему (доверительных интервалов) была бы решена безо всяких проблем.
Доказано, например, что с вероятностью более 95% случайная величина X с нормальным законом распределения лежит в диапазоне — математическое ожидание Mx плюс/минус три среднеквадратичных отклонения SX.
Так вот — все дело в том к какой из схем случайных событий классического образца ближе всего схема функционирования элементов вашей большой системы. Простой пример - надо оценить показатели оплаты за услТак вот — все дело в том к какой из схем случайных событий классического образца ближе всего схема функционирования элементов вашей большой системы. Простой пример - надо оценить показатели оплаты за услуги предоставления времени на междугородние переговоры - например, найти вероятность того, что за 1 минуту осуществляется ровно N переговоров, если заранее известно среднее число поступающих в минуту заказов. Оказывается, что схема таких случайных событий прекрасно укладывается в т. н.распределение Пуассонадля дискретных случайных величин. Этому распределению подчинены почти все дискретные величины, связанные с так называемыми "редкими" событиями.
Далеко не всегда математическая оболочка классического закона распределения достаточно проста. Напротив — чаще всего это сложный математический аппарат со своими, специфическими приемами. Но дело не в этом, тем более при "повальной" компьютеризации всех областей деятельности человека. Разумеется, нет необходимости знать в деталях свойства всех или хоть какой-то части классических распределений - достаточно иметь в виду саму возможность воспользоваться ими.
Из личного опыта - очень давно, в до_компьютерную эру автору этих строк удалось предложить метод оценки степени надежности энергоснабжения, найти по сути делаигровойметод принятия решения о необходимости затрат на резервирование линий электропередач в условиях неопределенности — игры с природой.
Таким образом, при системном подходе к решению той или иной задачи управления (в том числе и экономического) надо очень взвешено отнестись к выбору элементов системы или отдельных системных операций. Не всегда "укрупнение показателей" обеспечит логическую стройность структуры системы — надо понимать, что заметить близость схемы событий в данной системе к схеме классической чаще всего удается на самом "элементарном" уровне системного анализа.
Завершая вопрос о распределении случайных величин обратим внимание на еще одно важное обстоятельство: даже если нам достаточно одного единственного показателя — математического ожидания данной случайной величины, то и в этом случае возникает вопрос о надежности данных об этом показателя.
В самом деле, пусть нам дано т. н.выборочноераспределение случайной величины X (например — ежедневной выручки в $) в виде 100 наблюдений за этой величиной. Пусть мы рассчитали среднее Mx и оно составило $125 при колебаниях от $50 до $200. Попутно мы нашли SX, равное $5. Теперь уместен вопрос: а насколько правдоподобным будет утверждение о том, что в последующие дни выручкасоставитточно $125? Или будет лежать в интервале $120..$130? Или окажется более некоторой суммы — например, $90?
Вопросы такого типа чрезвычайно остры - если это всего лишь элемент некоторой экономической системы (один из многих), то выводы на финише системного анализа, их достоверность, конечно же, зависят от ответов на такие вопросы.
Что же говорит теория, отвечая на эти вопросы? С одной стороны очень много, но в некоторых случаях — почти ничего. Так, если у вас есть уверенность в том, что "теоретическое" распределение данной случайной величины относится к некоторому классическому (т. е. полностью описанному в теории) типу, то можно получить достаточно много полезного.
·С помощью теории можно найтидоверительныеинтервалы для данной случайной величины. Если, например, уже доказано (точнее — принята гипотеза) онормальномраспределении, то зная среднеквадратичное отклонение можно с уверенностью в 5% считать, что окажется вне диапазона (Mx - 3
Sx)......(Mx
3
Sx) или в нашем примере выручка с вероятностью 0.05 будет <$90 или >$140. Надо смириться со своеобразностью теоретического вывода — утверждается не тот факт, что выручка составит от 90 до 140 (с вероятностью 95%), а только то, что сказано выше.
·Если у нас нет теоретических оснований принять какое либо классическое распределение в качестве подходящего для нашей СВ, то и здесь теория окажет нам услугу — позволит проверить гипотезу о таком распределении на основании имеющихся у нас данных. Правда - исчерпывающего ответа "Да" или "Нет" ждать нечего. Можно лишь получить вероятность ошибиться,отбросив вернуюгипотезу (ошибка 1 рода) или вероятность ошибитьсяприняв ложную(ошибка 2 рода).
