Analüüsimeetodid äriuuringutes loengukonspekt (0)

1.  KVANTITATIIVSED  JA  KVALITATIIVSED  ANALÜÜSI MEETODID 
1.1. Analüütiliste mudelite liigitamine, eripära ja kasutusvõimalused ärikorralduses 
1. Sihipärase kasutuse järgi: teoreetilis-analüütilised mudelid (teooria mudelid, kirjeldused, pigem doktoritöö), 
rakenduslikud mudelid (kvantitatiivset  laadi , ei välista  eelnevat  teoreetilist käsitlust) 
2. Tasandi  ja   problemaatika   järgi:  makromudelid  (regioon);  mikromudelid  (ettevõte  või  selle  allosa); 
problemaatikamudelid (rahandus,  logistika  v muu  valdkond ) 
3. Matemaatiliste  seoste  järgi:   funktsionaalsed   (determineeritud)  mudelid;   stohhastilised   (juhuslikkust 
arvestavad);  lineaarsed  mudelid; mittelineaarsed; aditiivsed ja multiplikatiivsed 
4. Aja arvestamise järgi: staatilised mudelid (konkreetse hetke sisu); dünaamilised mudelid. Staatilisest võib 
tekitada dünaamilise kui lisada  aegrida   
5. Kasutatavate  mõõtühikute  järgi:  naturaalsed  mudelid  (töökoha  tasand);  väärtuselised;  segamudelid; 
standardiseeritud  (standardiseeritud  mastaap , kõik x ja y ühte mõõdupuusse, jagatakse läbi standardhälbega, 
koefitsientide  saamine);  protsentuaalsed  mudelid  ( algandmed   protsentides,  kasvu,  juurdekasvu,  indeksi 
protsent) 
6. Lihtsustatuse  astme  järgi:   agregeeritud   mudelid  (ühetaoliste  majandussubjektide   koondamine   sektoriteks); 
detailiseeritud mudelid; punktmudelid (ettevõte ise, teeninduspunkt);  ruumilised  mudelid 
1.2. Juhtimisotsused ja  modelleerimine . Otsustusmaatriks 
Mudel  esitab  objekti  või  nähtust.  Mudel  lihtsustab  –  tegurite  arvu,  mis  tulemust  mõjutavad,  vähendatakse. 
Oluline  on  mudeli  tegurite  omavaheline  põhjus-tagajärg  suhe.  Mudeli  eesmärgiks  on  kirjeldada,  seletada, 
prognoosida või/ja anda tegevusjuhiseid. 
Otsuseid  tuleb  teha  erinevates   olukordades :  kindel  olukord,  riski  olukord,  määramatuse  olukord  (tõenäosust 
raske hinnata). 
Otsustusprotsessi etapid:  
x
probleemi määratlemine (probleem on vastuolu tegeliku ja soovitava olukorra vahel);  
x
eesmärkide ja kriteeriumide määramine (võib olla punkt või  trajektoor );  
x
alternatiivide väljatöötamine (determineeritud või stohhastilised);  
x
alternatiivide analüüs ja võrdlemine;  
x
parima  alternatiivi valimine;  
x
valitud alternatiivi  teostamine ;  
x
tulemuste kontroll. 
Juhtimisotsuste vastuvõtmise protsessi elemendid: 
x
probleemsituatsioon ;  
x
aeg;  
x
ressursid ;  
x
eesmärgid;  
x
juhitavad  tegurid  x  (neist formeeruvad tegevuste alternatiivid);  
x
mittejuhitavad (väliskeskkonna) tegurid;  
x
väliskeskkonna seisundite esinemistõenäosused;  
x
piirangud (aeg, ressursid, juriidilised, sotsiaalsed jne);  
x
resultaadid  ehk tulemused  y;  
x
seosed juhitavate tegurite ja resultaatide vahel;  
x
seosed mittejuhitavate tegurite ja resultaatide vahel;  
x
kriteeriumid, et hinnata resultaatide vastavust eesmärkidele (protsent, hälve, pall);    
x
resultaatide kasulikkuse hindamise näitajad (kriteeriumid, meetodid);  
x
optimaalne juhtimisotsus. 
Otsustusmaatriks 
kus  e   e a S  on tulemus. 
ij
 i j 
Alternatiivid  a   on  kõigi   otsustaja   käsutuses  olevate  vahendite  (ressursside)  ja  tema  mõju  all  kujunevate 
i
tegurite kõik otsustajast olenevad  seisundid . 
Väliskeskkonna  seisundid  S   on  otsustaja  poolt  mittejuhitavad  (mittemõjutatavad,  mittereguleeritavad) 
j
tegutsemistingimused, mis alternatiivide tulemuslikkust oluliselt muudavad. 
Tulemus võib olla absoluutarvuna või pallides. +/-E=™e*Pi 
Kasum maksimeerida, kulud minimeerida! 
1.3. Tegevuste alternatiivide ja väliskeskkonna mõju analüüs 
Tegutsemisalternatiivide analüüs 
x
eesmärgi ja selle saavutamise alternatiivide määratlemine;  
x
eesmärgi kvaliteedi kriteeriumide määratlemine ja nendega vastavuse hindamine (kuidas eesmärki mõõta);  
x
alternatiivide „mõistlikkuse“ nõuetele vastavuse analüüs;  
x
juhitavate tegurite  selgitamine  ja nende muutmise alternatiivide määratlemine;  
x
alternatiivide realiseerimise analüüs teatud väliskeskkonna tingimustes;  
x
alternatiivide võrdlemine vastavuselt eesmärkidele.
Alternatiivid on kõigi otsustaja käsutuses olevate vahendite (ressursside) ja tema mõju all kujunevate tegurite 
kõik otsustajast olenevad seisundid. 
Väliskeskkonna ja tema mõju alternatiivsetele tegevustele analüüs 
x
väliskeskkonna oluliste tegurite leidmine ja nende mõju intensiivsuse määramine; 
x
määramatuse astme ja selle mõju otsusele  uurimine ; 
x
väliskeskkonna seisundi  prognoosimine ; 
x
tegutsemisalternatiivide kasulikkuse võrdlev hindamine väliskeskkonna määramatuse tingimustes; 
x
PEST (G): poliitiline, majanduslik, sotsiaalne, tehnoloogiline, globaalne; 
x
PESTLE : poliitiline, majanduslik, sotsiaalne, tehnoloogiline, juriidiline, keskkond. 
1.4. Analüütilise  modelleerimise  etapid 
1. Probleemi püstitamine ja analüüs. Avab probleemi struktuuri ja tegurid. 
2. Mudeli konstrueerimine. Võib olla esialgne ja  abstraktne ; esitus,  lihtsustamine , suhted tegurite vahel. 
3. Mudeli  matemaatiline  analüüs.  Vajalik,  kui  mudeli  omadused  pole  päris  selged  ja  seda  on  vaja  täpsemalt 
analüüsida. Teoreetiliste tööde puhul liigutakse siit kohe 6.  Etappi . 
4. Alginfo ettevalmistus. Näitajate kogumine, vaatlused, eksperimendid, andmetöötlus,  valimite  küsimused.
5. Mudeli arvlahendus. Enamasti arvuti alusel 
6. Mudeli  lahendustulemuste  analüüs  ja  kasutamine.  Kas  saadud  tulemus  on  vastuvõetav.  Ühe  probleemi 
lahendus võib olla teise algus. Tulemuste analüüs on seotud mudeli  adekvaatsuse /tõepärasuse hindamisega. 
Kas saame mudelit edasi arendada ja kas mudel vastab probleemi juures püstitatud nõuetele. 
Kasutatakse analüüsimisel, prognoosimisel, plaanimisel koos rakendustega. 
2. DETERMINEERITUD ANALÜÜSI MEETODID 
2.1. Determineeritud lihtanalüüs  
Otsevõrdlused 
Teatud  näitaja  või  tema  tegurite,  samuti  ka  nende  dünaamika  kasvuprotsentide  võrdlemine,  mida  väljendab 
y
vastavate näitajate erinevuse koefitsient: 
i
K  
, kus  y on vastava näitaja tase antud objektil või subjektil,  y  on 
y
i
j
j
sama näitaja võrreldaval objektil (ettevõte,  tegevusala  või regiooni keskmine, maksimum, etalon jms) või subjektil 
(töötaja, töötajate kogum). NB! Näitajad/tegurid peavad olema võrreldavad. 
Vastavate näitajate vahe on  'y   y  y
i
j
Absoluutsed variatsiooninäitajad: 
x
individuaalne absoluutne hälve d   y  y
i
i
kus  y  on vastava näitaja keskmine objektide kogumis. 
x
variatsiooniamplituud d   y
 y
i 
 
max
i min  ´
kus  y
  ja  y
 on vastava näitaja maksimum või miinimum i-ndate objektide või subjektide kogumis. 
i 
i max
min
n
¦ di
x
keskmine lineaarhälve  d
i 
  1n
kus n on i-ndate subjektide või objektide arv. 
n
¦
2
y  y
i
2
i 
V   1
x
dispersioon  
n
2
V   V
x
standardhälve 
x
suhtelised  variatsiooninäitajad  (variatsioonikoefitsiendid  –   variatsioon   keskmise  suhtes). Kui  see  on  üle 
33%  siis  kogum  mittehomogeenne.  Äkki  mingid  ekstreemumid  välja   visata ?  Suur  variatsioon-suur 
mänguruum.
d
d
V
V  
V  
V  
d
V
y
d
y
y
      
      
y  y
x
standardiseeritud väärtus y
i
c  
i
V
Võimalik on juhuslikkus, kui  y  V d y d y  V
i
Variatsioon ja standardhälve tulevad tavaliselt statistilistest programmidest välja. 
Paralleelridade analüüs 
Variant 1. Andmed aegridades (Y-müügitulu; X- töötajate arv, saadakse tööviljakus) 
Aasta 
I  kvartal  
II kvartal  III kvartal  IV kvartal 
keskmine 
Näitaja  y
y
y
y
y
y
1
2
3
4
kesk
Näitaja  x
x
x
x
x
x
1
2
3
4
kesk
y
y
y
y
y
Suhtenäitaja
1
2
3
4
kesk
x
x
x
x
x
1
2
3
4
kesk
Variant 2. Andmed ettevõtte allüksuste lõikes 
 
Allüksus 1 
Allüksus 2  Allüksus 3 
... 
Keskmine 
Näitaja  y
y
y
y
... 
y
1
2
3
kesk
Näitaja  x
x
x
x
... 
x
1
2
3
kesk
y
y
y
y
Suhtenäitaja
1
2
3
... 
kesk
x
x
x
x
1
2
3
kesk
Andmete alusel saab välja tuua kasvu kiirenduskoefitsiendi ja muud koefitsiendid. 
Analüütiline rühmitamine 
Mingid  osakogumid  ( tootmisharud ,   regioonid )  jagatakse  rühmadesse  ja  samuti  rühmitatakse  need  omakorda 
mõne  muu  näitaja  põhjal  (netokäive,   tootlikkus ).  Saab  leida  osakogumi  keskmise  ja  näitaja  keskmise  igas 
rühmas. 
Osakogumid (tootmisharud, 
Netokäibe taseme intervallid 
regioonid jm) 
Ettevõtete arv 
Keskmine  tootlikkus  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
A B
 
 
 
ij
ij
 
 
 
 
 
 
Ettevõtete arv 
 
 
 
 
u
Keskmine tootlikkus 
 
 
 
u
A   on ettevõtete arv i-ndas osakogumis ja netokäibe j-ndas intervallirühmas 
ij
B   on tootlikkuse tase i-ndas osakogumis ja netokäibe j-ndas intervallirühmas 
ij
Probleemiks võib olla kogumite piisav suurus ja millised tunnused võtta muutujateks. 
Analüütilist rühmitamist saab teha ka aegrea baasil dünaamilises muutuses. 
Benchmarking  analüüs 
Pidev  mõõtmine  võrdluse  kaudu.  Kõige  olulisemate  parandamist  vajavate  valdkondade  väljaselgitamine.  Kaks 
varianti : 
x
üks integraalne (ehk sünteetiline) näitaja 
x
mitmemõõtmeline võrdlev analüüs 
o
" kohtade  summa" meetod (äripäeva top) 
o
geomeetriline keskmine 
o
kauguste meetod: igal näitajal võib olla oma kaal. 
I etapp. Näitajate süsteemi määratlemine 
Näitajad 
Ettevõtted   
( a   ;
1 ;
2 ...; j...; n ) 
( N   ;
1 ;
2 ...;i;...; m ) 
 
 
.. 
.. 
1. 
2. 
... 
i 
... 
m 
II etapp. Näitajate  standardiseerimine  (normimine) (näitajate ühtsesse mastaapi  viimine ) 
aij
x  
ij
max aij
III etapp. Leitakse   2
x  , näitajate kaalud   K   ja ettevõtete  reitingud    R   
ij
j
i
n
R  
x 2 K  x 2 K  ...  x2 K  
x 2 K  
i
i1
1
i 2
2
in
n
¦ ij j
j  1
IV etapp. Ettevõtted reastatakse reitingu   R   suuruse järgi (max  R   esimesena jne.) 
i
i
Näitajate   2
xij
Ettevõtted     
R
Koht 
( N   ;
1 ;
2 ...;i;...; m )
i
 
 
.. 
.. 
1. 
2. 
... 
i 
... 
m 
V etapp: abinõud, meetmed, soovitused 
2.2. Determineeritud mudelite koostamise meetodid 
a
Determineeritud tähendab üks-ühene seos. Lähtemudel (peab alati olema kvantitatiivset laadi)  R   b
1. Pikendamise meetod (aditiivse mudeli loomine) - näitajad jagatakse läbi mingi näitajaga ja seeläbi tekivad 
uued näitajad. Näiteks erikulu. 
Kui   a   l  m  n  p  , siis 
a
l  m  n  p
l
m
n
p
R  
 
  
 
  x  x  x  x
1
2
3
4
b
b
b
b
b
b
2. Formaalse liigendamise meetod ( nimetaja  lüüakse lahti) 
Kui   b   l  m  n  p  , siis 
a
a
R  
 
b
l  m  n  p
3. Laiendamise meetod (multiplikatiivse mudeli loomine) - Uued näitajad annavad resultaatnäitajast pildi 
a
al ˜ m ˜ n ˜ p
a
l
m n
p
R  
 
  ˜
˜ ˜
 
b
bl ˜ m ˜ n ˜ p
1
x x2 x3x4 x5
l m b
p n
4. Taandamise meetod (lugeja ja nimetaja jagatakse läbi ühe näitajaga ja saadakse uued näitajad 
a
a
x
l
1
R  
 
 
b
b
x2
l
Raskused: kas  aditiivne  või multiplikatiivne? Kui ühine nimetaja, siis aditiivne, kui ei, siis multiplikatiivne.  
Millised tegurid valida, et tekiks  sisulised  uued näitajad ja nad oleks aheltaandatavad? 
2.3. Indeksanalüüs 
Indekseid kasutatakse majandusnäitajate ajaliste muutuste võrdlemiseks. Kui on tegemist  paljude näitajatega ja 
näiteks hinnad ning  kogused  on väljendatud erinevates ühikutes, osutub indeksite kasutamine eriti efektiivseks. 
Baasindeks e alusindeks - arvutatakse  teatava  baasiks valitud ajaperioodi suhtes.  
Ahelindeks - kahe järjestikuse perioodi näitaja väärtuste suhe. 
Lihtindeks - iseloomustab ühe tunnuse suhtelist muutumist. Näitavad ühe uuritava nähtuse suhtelist kasvu, aga 
mitte kasvu põhjustavaid tegureid ja nende mõju. Need on baas- või ahelindeksid. 
Liitindeks - mõõdab mitme omavahel seotud tunnuse suhtelist muutumist. 
Individuaalindeks - mõõdab kas  kvalitatiivselt  ühtlase kogumi või üksiktunnuse suhtelist muutumist. 
Üldindeks  -  väljendab  ebaühtlase  koostisega  kogumi  (liitkogumi)  suhtelist  muutumist  (Lihtindeksite  teatud 
keskmisi nimetatakse üldindeksiteks. Üldindeksid iseloomustavad mitmetegurilisi näitajaid: koondindeks näitab 
nende üldist muutumist, teguriindeks aga üksikute tegurite mõju): 
x
koondindeks - väljendab korraga mitme teguri muutumise mõju 
x
teguriindeks  -  mõõdab  ainult  ühe  teguri  muutumist  ning  milles  teiste  tegurite  mõju  on  elimineeritud. 
Üldiselt näitab teguriindeksi väärtus uuritava näitaja keskmist muutust, olles vastavate individuaalindeksite 
aritmeetiline või harmooniline keskmine. 
Indeksisüsteem - omavahel seotud üldindeksid.  
Tasemeindeksid  -  väärtus  näitab  mingi  näitaja  keskmise  väärtuse  muutumist.  Näitaja  struktuur  seisneb  tema 
rühmitamises  teatud  tunnuste  järgi.   Struktuurinihe   on  muutus  näitaja  koosseisu  kuuluvate  osade   omavahelise  
suhetes.  Struktuurinihete  mõju  võib  olla  suur,  samal  ajal  aga  varjatud.  Struktuurinihkeid  uuritakse  ainult 
intensiivsuuruste  keskmiste  üldtasemete  suhtes.  Intensiivsete  suuruste  keskmiste  suhet  võib  väljendada  kas 
lihtindeksiga või koondindeksiga. 
a) muutuva struktuuri indeks - iseloomustab kvalitatiivse suuruse keskväärtuse muutumist aruandeperioodil 
võrreldes baasiperioodiga nii kvantitatiivse kui ka kvalitatiivse teguri enda muutuste tõttu 
¦w d
I
 
1 1
m
¦w d
0
0
kus  w  on tööviljakuse tase ja  d  töötajate arvu osakaal ettevõtte allüksuses 
b) püsiva struktuuri indeks - indeks, millest struktuurinihete mõju on elimineeritud. Iseloomustab kvalitatiivse 
teguri keskväärtuse muutumist aruandeperioodil võrreldes baasiperioodiga kvalitatiivse teguri enda muutuste 
tõttu 
¦w d
I  
1 1
p
¦w d
0 1
c) struktuurinihete indeks - mõõdab kogumi struktuuris toimunud nihete mõju kvalitatiivse teguri keskmisele 
väärtusele 
¦w d
I
 
0 1
st
¦w d
0
0
I
  I ˜ I
m
p
st
Superindeksid - väljendavad struktuurinihete mõju mistahes arvul nihketasanditel. 
Turu  kasvu  indeks;  Turuosa  indeks;  Klientide  stabiilsuse  indeks;  Kvaliteedi  indeks;  Innovaatilisuse  indeks; 
Töövahendite  seisundi  indeks;  IT  indeks;  Töötajate  kvalifikatsiooni  indeks;  Administratsiooni  indeks; 
Hooajalisuse indeks; Püsikulude muutumise indeks; Kasumi kasvu indeks; Võlakordaja indeks; Intressikulude 
indeks; „Ämbrite“ indeks 
Hinnangud   viimase  3a  jooksul  koostatud  skaalaga;  indekseid  võib  teha  loominguliselt;  vajalik  on 
hindamisskaala  
2.4. Maatriksanalüüs ja –modelleerimine 
Võib kasutada eri tasanditel (ettevõte, regionaalne, riikide vahel). 
Efektiivsusmaatriksi  iga  element  on  intensiivsustegur.  Terve   maatriks   aga  kirjeldab  tootmise  majanduslikku 
efektiivsust , hõlmates efektiivsust kujundavaid komponente.  Kirjeldamise  adekvaatsust tagab lähteparameetrite 
piisavalt suur arv. 
Mida rohkem on näitajaid, seda suurem on tõenäosus, et tekivad sidususnäitajad (näitajad, millel otsene nimetus 
puudub). 
Tulpadesse ja ridadesse pannakse erinevad tegurid. Tekivad sisuga majandusnäitajad. 
 
Toodang 
Kasum 
Tööjõud  Põhivara 
Q 
P 
L 
K 
P
L
K
Q 
1 
Q
Q
Q
Q
L
K
P 
1 
P
P
P
Q
P
K
L 
1 
L
L
L
Q
P
L
K 
1 
K
K
K
Sünteetiline efektiivsusindeks (peab iseloomustama  muudatust , mis ettevõttes on toimunud kvalitatiivse poole 
pealt)  
2¦ I
I
ij
  2
x
n  n
kus   I   on kõigi nende efektiivsusmaatriksi elementide indeksid, mis üldmajandusteaduslikest eeldustest 
ij
lähtudes  peaksid  efektiivsuse  tõustes  kasvama  (olenemata  sellest,  kas  nad  tegelikult  kasvasid  või 
kahanesid);  n  on lähteparameetrite (näitajate) arv. 
2
n n
x
2
I  
I
– (geomeetrilise keskmise põhimõttel) 
ij
2.5.  Tehnilis -majanduslik teguranalüüs 
On aditiivne ja multiplikatiivne variant. 
x
Aditiivne siis, kui mõju teguritel on ühine nimetaja. Sel juhul saab neid liita. 
o
Y1=Y0™in· (Pn) 
ƒ Y1 - resultaatnäitaja on  suhtarv  (nt  kasumlikkus , tootlikkus), mida planeeritakse v analüüsitakse 
ƒ Y0 - baastase 
ƒ in- indeks  minevikku  või tulevikku arvestades 
ƒ Pn – tõenäosus. Tule arvesse võtta, kui  planeerimine  v prognoosimine (ainult tuleviku mõttes). Kui 
tõenäosust arvestatakse, siis läheb üle stohhastilisele analüüsile. 
x
Kui ühist nimetajat pole, siis multiplikatiivne variant 
o
Y1=Y0Ȇin*(Pn) 
Analüüsimisel võib tekkida jääkliige (muud tegurid, mida ei osanud arvesse võtta). Kui selle osakaal 30-40% 
siis analüüs ei õigustanud end. 
2.6. Funktsionaalne kuluanalüüs 
Staadium 
Peamised lahendatavad küsimused 
Infostaadium 
1. Missugune toode on ja mis on tema otstarve? 
2. Kui kõrge on toote  omahind ? 
3. Mitmest sõlmest (detailist) toode koosneb? 
4. Missugune on toote nõudlus? 
a) praegu 
b) tulevikus 
Otsingustaadium 
1. Missugune funktsioon on tootel peamine? 
2. Missugused teised tooted võivad täita sama otstarvet? 
3. Kui suured on nende toodete  tootmiskulud ? 
Analüüsistaadium 
1. Toote funktsioonide ja kulude võrdlev analüüs ning hindamine 
2. Sobivaima tehnilis-majandusliku  variandi  valimine. 
Sooritusstaadium 
Otsuse tegemine. Organisatsiooniliste küsimuste lahendamine.  
Meeskonnatöö  kuhu  kaasatud  erinevatel  töökohtadel  olevad  töötajad:   tootearendus ,   disainerid ,  projekteerijad, 
ökonomistid.  Eesmärk  on,  et  toote  kulud  ja  kasumlikkus  oleks  tasakaalus  ja  ei  tekiks  olukorda,  kus 
lisafunktsioonid  nõuavad ootamatult palju  kulusid . Tegevuspõhine kuluanalüüs on selle edasiarendus. Toodete 
lõikes  kuluanalüüs  jääb  varju.  Idee  on  vähendada  võimalikke  vastuolusid  disaini  ja  tootlikkuse  vahel.  Võib 
turundusele vastu töötada, aga võetakse maha oht, et tarbijat petetakse. 
Väga oluline on hindamise etapp. E(efekt)/Z(kulud)=max, ehk saadav efekt kulude suhtes peaks olema maksimaalne. 
 
 
3. STOHHASTILISE ANALÜÜSI MEETODID 
3.1. Tõenäosuste kasutamine ja riskide hindamine 
Tõenäosuste summa alati 1. 
Tingimused
Alternatiivid
S
S
S
1
2
3
x
200
250
300
1
x
100
200
450
2
x
350
200
200
3
Oodatav tulemus alternatiivide realiseerimisel: 
1. Puudub info tingimuste  formeerumise  tõenäosustest. (Vastus ei pruugi rahuldada!) 
1
Võime võtta   P   P   P    . Siis alternatiivide realiseerimise oodatava tulemuse tinglik hinnang on 
1
2
3
3
1
1
1
Ex   200 ˜
 250 ˜  300 ˜   250
1
3
3
3
1
1
1
Ex   100 ˜
 200 ˜  450 ˜   250
2
3
3
3
1
1
1
Ex   350 ˜
 200 ˜  200 ˜   250
3
3
3
3
2. On olemas info tingimuste tõenäosustest. 
Olgu   P   ,
0 4   ja   P   P   3
0  . Nüüd 
1
2
3
Ex   200 ˜ ,
0 4  250 ˜ 3
0  300 ˜ 3
0   245
1
Ex   100 ˜ ,
0 4  200 ˜ 3
0  450 ˜ 3
0   235
2
Ex   350 ˜ ,
0 4  200 ˜ 3
0  200 ˜ 3
0   260
3
Eelistatavam on  alternatiiv    x  . 
3
Kui tegemist  kuludega , siis tuleb vaadata madalaimat varianti. 
Otsustuspuu   
Oodatav tulemus on  Ex   ¦ x ˜ Px    100000 ˜ 7
0 5   2000 
0 ˜ ,
0 25    70000
Kaks 0 suurust. Kui ei minda turule, ei võideta ega kaotata midagi ja kui mingi otsuse tagajärjel tulud-kulud on 
samad. 
Saab leida tundlikkuse – kui palju peab tõenäosust  muutma , et tuleks otsust muuta. 
Riskianalüüs otsustuspuule: 
  ¦x  x 2
V
Px  Mida suurem standardhälve, seda suurem risk! 
i
i
V
V  
V
See on variatsioon keskmise suhtes. 
y
Mida tuleks teha riskidega: hinnata; kanda risk kellelegi üle (kindlustus);  riskiga  leppida 
Ettevõtte   seisukohast   tuleb  hinnata:  tururiski,  juhtimisriski,  krediidiriski,  inflatsiooni,  kinnisvararisk, 
kuritegevuse risk, poliitiline risk, erakordsete sündmuste risk, tööõnnetuste risk. 
3.2.  Korrelatsioon -regressioonanalüüsi etapid ja kasutusvõimalused 
Korrelatsioonanalüüsiga  saab  kindlaks  teha,  milliste  suuruste  vahel  on  oodata  statistiliselt  olulist  seost.  Selle 
seose analüütilise kuju leidmiseks kasutatakse regressioonanalüüsi 
Regressioonanalüüs  võimaldab  leida  kvantitatiivseid   seoseid   majandusnähtuste  vahel,  anda  tõenäosuslikke 
prognoose ja kontrollida teoreetilisi  mudeleid . Lineaarse korrelatsiooni olemasolu korral püütakse prognoosida 
üht juhuslikku suurust teise, temaga korrelatsioonis oleva suuruse kaudu. 
1. Ülesande (probleemi) püstitamine ja selle loogilis-kvalitatiivne analüüs 
x
analüüsi eesmärgi, hüpoteeside ja ülesannete formuleerimine 
x
üldkogumi või valimi määratlemine (kogum peaks olema 3-5 korda suurem tegurite arvust) 
x
hinnang infobaasile ja tarkvarale 
x
kuluv aeg jm ressursid. 
2. Resultaatnäitaja(te)  ja  tegurite  esialgne  valimine  (peab  olema  põhjus-tagajärg  seos;  tegurid  ei  tohi  olla 
tulemuse allosadeks, tegurid ei tohi üksteisega dubleeruda) 
x
analüütiline rühmitamine, eksperthinnangud,  graafiline  analüüs 
x
tegurite arvu ja mõõtühikute määramine 
x
kvalitatiivsete (atributiivsete) näitajate kodeerimine kvantitatiivseteks. 
3. Uuritava kogumi  kvantitatiivne  ja kvalitatiivne analüüs (lähteandmete esmane statistiline töötlus) 
x
leitakse   statistilised    parameetrid   (  keskmine,  standardhälve,   variatsioonikoefitsient ,  asümmeetria  ja 
ekstsessi koefitsiendid jm) 
x
lähteandmete homogeensuse hindamine ja anomaalsete elimineerimine 
x
andmete vastavus normaaljaotusele 
x
valimi vea hindamine ja kogumi suurendamise võimalused. 
4. Resultaatnäitajate ja tegurite korrelatsioonanalüüs
x
korrelatsioonimaatriksite (lineaarse ja mittelineaarse) analüüs 
x
determinatsioonikoefitsientide  hindamine   Determinatsioonikordaja   iseloomustab  mudeli  headust. 
Lineaarse 
korrelatsioonikordaja 
väärtus 
võrdub 
ruutjuurega 
determinatsioonikordajast. 
Determinatsioonikordaja näitab argumendi  X  võimet kirjeldada uuritava suuruse  Y  hajuvust. 
x
korrelatsioonikoefitsientide  statistilise  olulisuse  kontroll  (Studenti  t- kriteerium ,   Fisheri   F-kriteerium, 
korrelatsioonikoefitsiendi  kriitilise  väärtuse leidmine) ja usaldusintervallide arvutamine 
x
osakorrelatsiooni uurimine (teguri puhasmõju) 
x
multikollineaarsuse  kontroll  ja  vähendamise  võimalused  (mudeli  sõltumatute  liikmete  vahel  on 
kollineaarne seos – palk ja sissetulek) 
x
ajanihke (viitaja) mõju selgitamine (teguri mõju avaldub hiljem) 
x
regressioonimudelisse lülitatavate tegurite valimine. 
5. Resultaatnäitaja  regressioonimudeliks  sobiva  funktsioonitüübi  valimine,  mudeli  parameetrite  leidmine  ja 
hindamine ( regressioon - teatud  usaldatavus  teatud tõenäosuse juures) 
x
erineva kujuga ja mõõtühikutega regressioonimudelite arvutamine 
x
mudelite headuse hindamine determinatsioonikoefitsientide abil 
x
mudelite usaldatavuse kontroll F- kriteeriumi abil 
x
mudelite adekvaatsuse hindamine (jääkstandardhälve ja keskmine aproksimeerimisviga) 
x
regressioonikoefitsientide statistilise olulisuse kontroll t-kriteeriumi abil ja  usalduspiiride  leidmine 
x
autokorrelatsiooni   kontroll  (Durbin  -  Watsoni  jt  kriteeriumitega)  ja  vähendamise  võimalused 
(autokorrelatsioon-  järgnevad  andmed  sõltuvad  eelneva  perioodi   omadest ;  firma    toodang  antud  kuul 
sõltub toodangust eelmisel kuul) 
x
heteroskedastiivsuse hindamine (regressioonimudeli üheks  eelduseks  on juhusliku liikme dispersioonide 
konstantsus   s.t.  dispersioonid  (e.  hälbed  keskväärtuse  ümber)    on  samad  iga    i  korral.  Näiteks,  kui  
valimi  perede  tulude  vahelised  erinevused  on  väga  suured,  siis  võib  arvata,  et  selliste  andmete  alusel 
konstrueeritud tarbimismudelites esineb heteroskedastiivsus) 
6. Resultaatnäitaja  regressioonimudelite  majanduslik  tõlgendamine  ja  kasutamine  modelleerimise  tulemuste 
reaalsus ja vastavus majandusteoreetilistele seisukohtadele 
x
regressioonikoefitsientide, elastsuskoefitsientide ja   E -koefitsientide interpreteerimine 
x
regressioonimudelite kasutusvõimalused: 
o
resultaatnäitaja(te)  ja  mõjutegurite  vaheliste  seoste  olemasolu,  tugevuse,  suuna  ja  statistilise 
olulisuse määramine (korrelatsioon) 
o
anda leitud seostele  korrektne  analüütiline vorm (kuju) ja kontrollida selle usaldatavust (regressioon) 
o
otsida teatud kriteeriumide (tegurite) suhtes sobivamaid resultaatnäitajaid 
o
leida ja analüüsida resultaatnäitaja kasvu  reserve  tulenevalt tegurite suuruse muutumisest 
o
planeerida  ja prognoosida resultaatnäitaja kasvu. 
3.3. Tootmis- ja kasvufunktsioonide (mudelite) konstrueerimine ning kasutamine 
Klassikaline tootmisfunktsioon on  Cobb -Douglase funktsioon 
a
D
E
Q   e C L
x
Q   on  resultaat  (toodang, teenuste maht, käive, kasum jm) 
x
C  on  kapitalikulu  ( varad , põhivara, käibevara, omakapital jm) 
x
L  on töökulud (tööjõud, töötunnid või päevad, palgakulu jm)
x
D   ja   E   on funktsiooni parameetrid (elastsuskoefitsiendid): 
o
kui  D  E ! 1 , on tootmise laiendamine kasulik 
o
kui  D  E  1 , on tootmise laiendamine kahjulik 
o
kui  D  E   1 , on tootmise laiendamine  neutraalne  
x
a  on funktsiooni vabaliige. 
Kapitali  piirtootlikkus  on (näitab kui kapitali kulu ühe ühiku võrra muuta siis kui palju muutub väljund) 
Q
Q   D
C
C
Töö piirtootlikkus on (tööjõukulu 1 absoluutühiku võrra, siis vastus suureneb QL võrra. 
Q
Q   E
L
L
Tegurite asendatavuse elastsuskoefitsiendid (juhul kui   Q    const ): 
D
x
töö asendamine  kapitaliga : kapitali  suurenemisel  1% võrra võib vähendada töökulu  
 %  
E
E
x
kapitali asendamine tööga: töökulu suurendamisel 1% võrra võib kapitali vähendada  
 % . 
D
Tegurite asendatavuse  piirnormid  (absoluutarvudes) on: 
x
töö asendamisel kapitaliga (näitab, mitu ühikut kapitali oleks vaja 1 ühiku töö asendamiseks) 
E C
D L
x
kapitali asendamisel tööga 
D L
E C
Kui   Q   const ja töökulu kogus on ette antud, siis kapitali vajalik suurus on 
1
D
§ Q ·
C   ¨
E
© aL ¹
Kui   Q   const ja kapitali suurus on ette antud, siis vajalik töökulu on 
1
E
§ Q ·
L   ¨
D
© aC ¹
Tinbergeni  tootmisfunktsioon  on  ( arvestab   tehnoloogilist   progressi ) 
Pt
D
E
Q   ae C L ,  kus    P     on  tehnilise 
progressi mõju  parameeter  ja t on aeg. Näitab tehnilist progressi ja pole otseselt seotud kapitalikulu ja tööjõuga. 
Kasvufunktsioon  on  (kõik  näitajad  on  juurdekasvutempod)  q   Dc  El  P , kus   q  ,   c   ja   l   on vastavalt 
toodangu, kapitali ja töökulude juurdekasvutempod. 
Kapitali (füüsilise) mahu mõju toodangule on (k on toodangu mahu muutus) 
D
k   D  E
Töö (füüsilise) mahu mõju toodangule on 
E
1  k  
 
D  E
Tegurite ( kapital  ja töö) koosmõju suhteline efektiivsus on 
O'  D  E  k  1 k   D  E 1
Tegurite koosmõju parameeter on 
O   c
D  El  kc  1 kl
Tootmisfunktsioon  on  avaldatav  tegurite  koosmõju  koefitsiendi  O   kaudu 
Ot t
P
k
1 k
Q   ae
C L
ja 
kasvufunktsioonina  q   kc  1 kl  O  P
Tegurite mõju toodangu mahu kasvule: 
1. Ekstensiivsete kasvutegurite osatähtsus (osatähtsus toodangu suurenemises) 
kc  1  k l    
 
 
 
(1) 
q
Sealhulgas: 
a) kapitali suurendamise osatähtsus 
kc
   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
(2) 
q
b) töökulude suurendamise osatähtsus  1kl         (3) 
q
2. Intensiivsete kasvutegurite osatähtsus (tegurite koosmõju efektiivsus) 
O    
 
 
 
(4) 
q
Sealhulgas: 
a) kapitali efektiivsuse kasvu osatähtsus 
D  kc    
 
 
 
(5) 
q
b) töökulutuste efektiivsuse kasvu osatähtsus 
>E  1 k@l   
 
 
 
(6) 
q
3. Identifitseerimata kasvutegurite (tehnilise progressi) osatähtsus 
P    
 
 
 
 
(7) 
q
Kontroll:   valemid    (1) + (4) + (7) = 1,0 
4. Tegurite  summaarsed  osatähtsused 
a)  kapitali üldise mõju osatähtsus toodangu juurdekasvus 
Dc
q
ehk valemid  (2) + (5) = (8) 
b)  töökulude üldise mõju osatähtsus 
El
q
ehk valemid  (3) + (6) = (9) 
x
Isokvandid - sama toodangu koguse jooned 
x
Isokliinid – näitavad ressursside asendatavust 
x
Isokost  - sama maksumuse joon 
3.4. Faktoranalüüs 
Sotsiaalteadustes on uuritav näitaja sageli sõltuv paljudest argumentidest, mille omavahelise sõltuvuse kohta on 
raske teha järeldusi. Faktoranalüüsi abil asendatakse mõõdetud argumendid tunnused) vähema arvu üksteisest 
sõltumatute  üldistatud  tunnustega  (faktoritega),  mille  puhul   multikollineaarsus   on  välistatud.   Faktorid   on 
tavaliselt kvalitatiivsed suurused. Kuna tunnuste arv väheneb ja seos esialgsete muutujatega on  ligikaudne , siis 
osa infot läheb paratamatult kaduma. 
Erinevad  tunnused,  millele  leitakse  ühine  nimetaja  (faktor)  (hind,  kvaliteet,  säilivus  –  majanduslikkus). 
Analüüsima hakatakse faktoreid. Ei teki multikollineaarsust.  
Tekivad faktorite panused, mis näitavad kõige olulisemaid faktoreid. Samuti saab välja arvutada lähtetegurite 
kommunaliteedi,  mis  näitab  kirjeldatud  tegurite  hajuvuse  mahtu.  Kui  faktorite  arv  on  väiksem  mõõdetud 
tunnuste arvust, siis tunnuse kommunaliteet (faktorite poolt seletatav  hajuvus ) on väiksem kui 1, st osa vastava 
muutuja  hajuvusest jääb kirjeldamata (kommunaliteediprobleem). 
Faktoranalüüsi kvaliteet sõltub muutujate valikust, kindlasti peavad nad olema uuritava näitaja jaoks olulised. 
Muutujate väärtusi peaks enne normeerima, siis on nad omavahel võrreldavad ja kergemini interpreteeritavad. 
Lähtetegurid 
Üldistatud tegurid (faktorid) 
Kommu - 
naliteet 
X
2
F
F
... 
F
1
2
m
h j
X
a
a
... 
a
2
1
11
12
m
1
h1
X
a
a
... 
2
2
21
22
a
h
... 
2m
2
... 
... 
... 
... 
... 
... 
X
a
a
2
n
1
n
n2
a
h
nm
n
m
Panus ( 2
P ) 
2
i
P
2
P
... 
2
P
¦ 2
1
2
P
m
i
i 1
2
2
P
2
P
2
P
m
P
Summaarse dispersiooni % 
1
˜100
2 ˜100
... 
m ˜100
100 ˜ ¦ i
n
n
n
1
n
i 
Ülddispersiooni % 
100,0 
Kommunaliteet iseloomustab lähteteguri  X  kirjeldatuse astet üldistatud tegurite poolt  2
2
2
2
h   a  a
 ...  a
j
j
j1
j 2
jm
kus  0
2
d h d 1 . 
j
Panus  2
P  kirjeldab üldistatud teguri  F  osa kõigi lähtetegurite summaarses ajuvuses  2
2
2
2
P   a  a  ...  a
i
i
i
1i
2i
ni .
3.5. Statistiline prognostika (aegridade uurimine) 
Paljude majandusnäitajate väärtused muutuvad ajas. Mingil perioodil ajas muutuva näitaja mõõdetud väärtuste 
hulka nimetatakse aegreaks. Aegridade uurimine on oluline selle näitaja käitumise trendi kindlaks tegemisel. 
Sisuliselt on aegridade analüüsi põhjal tegemist regressioon ja korrelatsioonvõrrandiga, kus ainsaks  teguriks  on 
aeg. 
Eesmärgid: 
x
aegrea eripära lühiiseloomustus (sirge või kõver jne); 
x
aegrida kirjeldavate statistiliste mudelite valik (lineaarne või keerulisem  rakendus ); 
x
prognoosimine (mudel tuleks viia sellisele kujule, et saaks prognoosida); 
x
protsesside juhtimine. ( reaalajas  protsessi juhtimine). 
Etapid: 
x
aegrea graafiline uurimine 
x
aegrea koostiselementide väljaselgitamiste (trend, sessoonne ja tsükliline  komponent ). Trend iseloomustab 
aegreana  kirjeldatava  majandusnäitaja  käitumist  pikal  perioodil.  Sesoonsus  näitab  perioodilisi 
fluktuatsioone (kindlate  ajavahemike  järel korduvaid kõrvalekaldeid). Tsüklilisus on seotud majanduse või 
majandusharu tõusu või mõõnaga. See on pika perioodi  fluktuatsioon . 
Aditiivne: y=T+ S+C+E; Multiplikatiivne: y=T(S·C·F)
x
jääkliikmete uurimine ja modelleerimine. Tavaliselt on need välismõjud. Uuritakse, kui suured need on.  
x
prognoosimine – tänu aegridadele on seda parem teha.  
x
erinevate aegridade vastastikuse mõju uurimine (aegridade vahel võib esineda autokorrelatsioon). 
Analüüsi meetodid: 
x
korrelatsioonanalüüs 
x
tasandamine  ja filtreerimine 
x
autoregressiooni  ja  libiseva  keskmise  mudelid  (Prognoosina  kasutatakse  mitme   eelnenud   perioodi 
keskmist.).  Autoregressiivses   mudelis   kasutatakse  uut  otsustusmuutujat  (-muutujaid),  selleks  on  uuritava 
näitaja eelneva(te) perioodi(de) väärtus ( eeldusel , et aegrida on  statsionaarne  ja esineb autokorrelatsioon.  
x
spektraalanalüüs 
x
prognoosimine.  Mudelit  võib  kasutada  aegrea  tulevaste  elementide  prognoosimiseks,  ekstrapoleerides 
trendi.  Lihtsaim  võimalus  on  koostada  ja  kasutada  trendi  regressioonvõrrandit    Yˆ   f t  .  Selle  võrrandi 
abil saadud prognoositud väärtusi tuleb korrigeerida vastava sesoonse  teguriga . 
Prognoosimine on mineviku kogemuse laiendamine tulevikku. Seejuures eeldatakse, et tulevased tingimused ei 
erine  tingimustest,  mille  juures  genereeriti  andmed,  välja  arvatud  mudeli  otsustusmuutujad.  Prognoosi 
kvaliteedi määravad kõik tema komponendid: kogutud andmed peavad olema õiged ning kirjeldama uuritavat 
nähtust, mudel peab olema valitud võimalikult lihtne, mudelit peab testima ja  hindama  tema headust. 
 
 
4. OPERATSIOONIANALÜÜS ( OPTIMEERIMINE ) 
4.1. Matemaatilise planeerimise kasutusvõimalused 
Uurib tinglike ekstreemumülesannete lahendusmeetodeid. Meetodite levik alates 1950.  aastatest  elektronarvuti 
kasutuselevõtuga, suuremõõtmeliste majandusülesannete lahendamiseks. Excelis abimeheks Solver.  
Kasutatakse  näiteks:  tööaja  planeerimine  ja  tööjõu  kasutamise  planeerimine,  ettevõtte  tootmistegevuste 
planeerimine, teenindusettevõtte tegevuse planeerimine, laenuintresside programmeerimiseks. 
Ökonomistid  kasutavad  matemaatilist  planeerimist  uurimaks  tasakaaluseoseid,  optimaalse   investeerimise  
võimalusi,  konkurentsi.  Finantsanalüütikud  kasutavad  matemaatilist  planeerimist,  et  võtta  vastu  otsuseid 
ressursside optimaalseks jaotamiseks, pikemaajaliste mitmeperioodiliste investeeringute kohta, eelarvestamisel, 
investeerimis - ja laenuportfellide koostamisel ja turgude prognoosimisel. 
Kõrvuti  planeerimisülesannete  lahendamise  meetodite  väljatöötamisega  on  matemaatilise  planeerimise 
uurimisobjektiks  ka  selliste  võtete  ja  meetodite  leidmine,  mis  võimaldavad  majandusprobleeme   formuleerida  
edasiseks  uurimiseks  sobival  kujul.  Matemaatilises  planeerimises  eeldatakse,  et  planeerimisega  saavutada 
soovitav  eesmärk on juba fikseeritud, nii et probleemiks jääb üksnes seda eesmärki parimal viisil realiseeriva 
plaani leidmise ülesande püstitamine ja lahendamine. 
4.2. Lineaarne, mittelineaarne, dünaamiline ja  stohhastiline  planeerimine 
1. Lineaarne  planeerimine  kui  matemaatiline  meetod  võimaldab  efektiivsemalt  kasutada  organisatsiooni 
ressursse, seadmeid, raha, aega. Aitab planeerida ja vastu võtta juhtimisotsuseid. Lineaarplaneerimist saab 
edukalt  rakendada  tootmisplaani  koostamisel,  kulude  minimeerimisel  ja  kasumi  maksimeerimisel. 
Lineaarplaneerimise ülesannetel on 4 omadust: 
x
taotletakse  mõne  suuruse  maksimeerimist  või  minimeerimist  (probleemi  on  võimalik  kirjeldada 
kvantitatiivselt, so arvude abil); 
x
soovitavat taset piiravad kitsendused (esineb üks või mitu); 
x
otsustamiseks on vaja alternatiive; 
x
sihtfunktsioone ja kitsendusi väljendatakse kas võrrandite või võrratustena. 
Võimalikud lahendusmeetodid: 
x
graafiline  -  kasutatakse  lineaarse  planeerimise  õppimisel,  see  võimaldab  paremini  mõista  probleemi 
olemust. Saab kasutada vaid 2 tundmatu korral; 
x
simpleksmeetod  - järkjärguliste teisenduste abil otsitakse suurima (väiksema) sihifunktsiooniga lahendit. 
Lineaarse planeerimise puhul on sihifunktsioon ja kitsendused lineaarsed. 
2. Mittelineaarne planeerimine. Majandusprobleemi detailsem ja sügavam analüüs toob sageli välja vajaduse 
mõned  kitsendused  või  sihifunktsioon  esitada  mittelineaarselt.  Sellist  majandusmatemaatika  osa 
nimetatakse mittelineaarseks planeerimiseks.  
x
Tinglik  ekstreemum ; 
x
Lagrange`i meetod. 
Mittelineaarse planeerimise ülesandeid käsitletakse kahe praktilise majandusliku probleemi näitel: kaubavarude 
planeerimine  ja  tootmise  planeerimine.  Mittelineaarse  planeerimise  puhul  on  sihifunktsioon  ja  kitsendused 
mõlemad või vähemalt üks mittelineaarne.  
3. Dünaamiline  planeerimine.  Tootmise  dünaamiline  planeerimine  võimaldab  erinevate  toodete  tootmist 
planeerida teatud ajaperioodideks (nädalad, kuud) minimaalsete kuludega.  Tootmisjuht  pean ära  määrama 
iga toote tootmismahu vastavateks perioodideks,  kusjuures  lisanduvad järgmised kitsendused: 
x
nõudluse rahuldamine; 
x
piirangud tootmismahule; 
x
tööjõu ressursi olemasolu; 
x
laopinna ressursi olemasolu. 
Nii  nõudlus  kui  ka  muud  kitsendused  võivad  olla  erinevad  igal  ajaperioodil  (nädalas,  kuus).  Dünaamilised 
ülesanded on mitmeetapilised. 
4. Stohhastilised  mudelid.  Neis  liidetakse  mudelisse  sündmuste  esinemise  tõenäosus  (s.o.  juhusündmused). 
See  tähendab,  et  kasutada  saab  hulka  erinevaid  lähteandmeid.  Kui  mudelit  rakendatakse  mitmeid   kordi , 
genereeritakse  hulk  erinevaid  tulemiväärtusi  ja  tõenäoliste  tulemite  jaotus  (intervalli  hinnang).  Kui 
populatsioon  on väike, sisaldavad deterministlikud mudelid juhusündmusi, mis võivad olla suure mõjuga ja 
saadav tulemus võib olla kaugel keskmisest. Stohhastilist  tehnikat  kasutav mudel sobib riskide hindamiseks. 
Tõenäosusjaotusest  (normaalne,  binoomne,   Poissoni   jaotus)  võetud  juhuslikud  arvud  kantakse  mudelisse 
stohhastiliste protsesside simuleerimiseks. 
4.3. Võrkanalüüs 
Võrkplaneerimise  tehnikat  arendati  välja  suurprojektide  kavandamiseks  ning  nad  rajanevad  kriitilise  tee 
meetodil. Esiteks tuleb defineerida kaks olulist mõistet: sündmus (määratud seisundi või eesmärgi saavutamine) 
ja toiming (kõik tööd, mis tehakse jõudmaks ühest sündmusest teiseni). Välja töötatud  Thomas  L.  Saaty  poolt. 
Tihti kasutatakse erinevates valdkondades ja langetamaks otsuseid tulude, võimaluste, kulude ja riskide osas.  
Võrkanalüüs-  nähtuse  võrkmudelil  (võrkskeem  optimeerimiseks)  põhinev  analüüs.  On  optimeerimisülesande 
üks graafilise lahendamise vorm, et koordineerida mitmeid omavahel seotud töid, lõpetada need tähtajaks või 
võimalikult  kiiresti;   PERT   meetod  ja  kriitilise  tee  meetod.  Võrkskeem  on  orienteeritud  graaf,  mille  tipud  on 
sündmused, kaared protsessid, toimingud. Kahe sündmuse vahel võib olla ainult üks töö. Sündmused ja tööd ei 
tohi  mood.  Tsüklit.  Skeem  kulgeb  vasakult  paremale,  kõik  sündmused  omavad  väljuvat  (peale  viimase)  ja 
sisenevat  (peale  esimese)  tööd.  Töödega  ühendatud  sündmused  algsündmusest  lõppsündmuseni  moodustavad 
võrkgraafiku  tee.  Lühima  kestvusega  on  kriitiline  tee.  Kriitilise  teega  on  määratud  lühim  aeg,  millega  kõik 
graafikule   kantud   tööd  saavad  tehtud.  Teistel  teedel  võib  olla   ajareserv ,  kriitilisel  teel  see  puudub.  Analüüsil 
selguvad  varaseimad  ja  hiliseimad  toimumisajad,  alustamise  ja  lõpetamise  tähtajad  ja  ajareservid.  Info 
võimaldab otsustada, kuidas tööde käiku suunata, ressursse ümber paigutada, juurde muretseda. 
Võrkanalüüsi eelised: 
x
võimaldab luua vajalikul määral detailiseeritud kalenderplaani, mis on piisavalt näitlik ja ülevaatlik
x
tagab plaani sisemise ajalise kooskõlastatuse 
x
võimaldab läbi arutada suure arvu erinevaid  variante  ja leida optimaalse plaani 
x
võimaldab koondada tähelepanu hetkel kõige tähtsamatele töölõikudele 
x
on kriitiliste toimingute suhtes jäik, mittekriitilise suhtes aga elastne 
x
võimaldab andmeid töödelda  arvutil . 
4.4. Varude juhtimine 
Varude  juhtimise  eesmärk  on  summaarsete  kulude  ( soetamis -,  säilitamis-  ja  trahvikulude)   minimeerimine . 
Varude  juhtimise  ( inventory    control )  eesmärk  on  kogukulude  minimeerimine  kauba  hankimisel.  Võetakse 
arvesse  hankekulud  (tellimuse  ettevalmistus,  transport,  kauba   kaalumine ,  vormistamine,  arvete   maksmine )  ja 
säilitamiskulud  (laokulud,  kinnikülmutatud   kapitalikulud ,  kindlustuskulu,   vananemis -  ja  riknemiskulu), 
mõnikord  ka  trahvikulud  puuduva  kaubakoguse  korral  või  saamatajäänud  tulu.  Ostukulu  (kauba  maksumust) 
arvestatakse juhul, kui on tegemist erinevate pakkumistega ja hinnad on erinevad, samuti allahindluspakkumiste 
korral. 
Fikseeritud tellimuskogusega, ka ökonoomse tellimuskogusega mudelite korral tellitakse juurde, kui varu jõuab 
kindlale  tasemele.  Kasutatakse  perioodilise  kontrolli  süsteemi  (periodic  review  system)  või  pidevat  jälgimist 
(laoarvestustarkvara). 
Fikseeritud  tellimusperioodiga  mudelite  korral  tehakse  tellimus  kindlal  ajamomendil  ja  tellimuskogus 
määratakse igakord eraldi. 
Mudelid võivad olla 
x
deterministlikud - kaubavajadus ehk nõudlus on täpselt määratud, determineeritud; 
x
stohhastilised - nõudlus on juhuslik suurus, mis allub teatud jaotusseadusele. 
4.5. Järjekorrateooria 
Järjekorrateooria  ehk  massteenindusteooria  uurimisobjektiks  on  nähtused,  mille   sisuks   on  samalaadsete 
operatsioonide   korduv   massiline    sooritamine .  Operatsioonidega  seotud  juhuslikkus  toob  endaga  kaasa 
järjekorra või vähemalt selle tekkimise võimaluse. Eesmärgiks on korraldada operatsioone  selliselt , et kulud ja 
tulud järjekorrale oleksid vähimad.  
x
Tellimissüsteemi saabuvad  tellimused  moodustavad süsteemi sisendnivoo. Saabunud tellimused võivad olla 
kas järjekorras või teenindamisel.  
x
Tellimused,  mille  teenindamine  pole  veel  alanud,  moodustavad  järjekorra  ehk  järjekord  on  süsteemis 
olevate tellimuste hulk, mis on  teenindamise   ootel .  
x
Tellimissüsteemist   lahkuvad   tellimused  moodustavad  süsteemi  väljundnivoo.  Võib   sisaldada   ka 
kannatamatuid tellimusi ehk järjekorrast lahkuvad teenindamata tellimused. 
x
Teenindussüsteemide matemaatilisel uurimisel piirdutakse enamasti stabiliseerunud olukordadega eeldades, 
et  teenindussüsteemi  tegevust  iseloomustavad  peamised  näitajad  ajas  ei  muutu.  Peamised  iseloomustavad 
näitajad on:  
o
teenindussüsteemi koormatus, süsteemi tühiseisaku tõenäosus; 
o
järjekorra tekkimise tõenäosus ja selle pikkuse keskväärtus; 
o
tellimuse teenindussüsteemis ja järjekorras olevate keskmine aeg; 
o
ajaühikus rahuldamata jäänud tellimuste arvu keskväärtus. 
x
Poissoni jaotus - M/M/1 tähistab Poissoni või eksponentsiaalse jaotusega sisendnivoo ja teenindusajaga ja S 
paralleelse kanaliga teenindussüsteemi. 
4.6. Mänguteooria 
Mängude puhul oluline paika panna tingimused, eeldused. 
x
Osalejad - mitu mängijat? 
x
Milline on mängu ajalugu? 
x
Kas on infot vastase käitumise kohta? 
x
Milline on mängu käivitav küsimus (nt  konkurents  või koostöö)?  
Mänguteooria  on  rakendusmatemaatika  haru,  mis  püüab  matemaatiliselt  seletada  lahendusi  strateegilistes 
olukordades, kus ühe  osapoole  valiku  soodus  sõltub teiste poolte tehtud valikutest. 
Mänguteooria  lihtsaim  mudel  käib  olukorra  kohta,  kus  on  tegemist  vastandlike   huvidega   ja  alati  peab  üks 
võitma  ja  teine  kaotama.  Sel  juhul  on  võimalik  kokku  leppida  näiteks  ka viigis.  Selliseid  mänge  nimetatakse 
nullsummamängudeks (nt male).  
Mänguteooria  rakendamisel  on  vajalik  määrata  erinevad  kriteeriumid  ( osalejate   arv,  nende  informeeritus, 
mängu eesmärk jne).  
Üht  mänguteooriat  tuntakse  vangi   dilemma   nime  all.  Kui  kaks  süüalust   vaikivad ,  ei  saa  kohus  kummalegi 
määrata maksimumkaristust ning mõlemad saavad vaid aasta karistust. Kui üks teise peale keelt kannab, langeb 
tema osaks miinimumkaristus, teine aga saab 10 aastat. Mõlema ülestunnistuse puhul ootab mõlemaid 5 aastat. 
Selliselt oleksid  ratsionaalsed  kahtlusalused vait, kuid lootuses aastaga pääseda, võivad mõlemad või üks neist 
teha ebaratsionaalseid otsuseid. 
Kuni  on  tegemist  ühe  otsustajaga,  seega  ei  saa  kerkida  probleemi,  kuidas  selle  ainsa  otsustaja  poolt  vastu 
võetud  optimaalne   otsustus   mõjutab  teiste  otsustajate  tegevust  (või  teiste  selle  ainsa  otsustaja  oma). 
Äritegevuses  sageli  püüavad  kaks  või  enam  üksteisega  seotud  osapoolt  teha  kumbki  enda  jaoks  optimaalseid 
otsustusi. Näiteks tootmisettevõtte otsustused reklaami ja  hinnapoliitika  valdkonnas mõjutavad peale tema enda 
käibe ja kasumi veel ka teiste sama  tootmisharu  ettevõtete käibeid ja kasumit. Tavaliselt on tegemist konfliktiga 
otsustajate vahel. 
x
Kui ühe mängija võit konfliktisituatsiooni lahendamisel võrdub teise mängija kaotusega, on tegemist kahe 
isiku nullsummamänguga ehk maatriksmänguga. 
x
Kui mängija valib käigu oma tahte kohaselt, on tegemist isikliku käiguga. Kui mängu käigu otsustab  juhus  
(ilm,  täringuvise  vms),  on  tegemist  juhusliku  käiguga  (vaja  teada  esinemise  tõenäosusi  ja  tulemusi 
hinnatakse võidu keskväärtusega). Kui mängu jooksul tuleb  sooritada  lõplik arv käike ning iga käigu puhul 
on võimalik valida lõpliku arvu  variantide  vahel,  on tegemist lõpliku mänguga. 
x
Strateegia  on  eeskirjade  kogu,  mis  üheselt  määrab  mängija  isiklikud  käigud  kõikide  mängus  kujuneda 
võivate olukordade jaoks.  
x
Segastrateegia on  kombineeritud  mängimisstrateegia, mis seisneb mitme strateegia kasutamises juhuslikus 
järjekorras, kuid etteantud sagedusega. 
x
Puhas  strateegia  on  segastrateegia   erijuht ,  kus  antud  strateegia  esineb  sagedusega  üks,  kõik  teised 
strateegiad esinevad sagedusega null. 
x
Mittenullsummaline mäng - kahe mängija mängu korral ühe mängija võit ei võrdu teise mängija kaotusega. 
Nt:  vangide  dilemma  ja  oligopoolne  konkurentsi  näide  ehk  siis  kokkulepetest  mittekinnipidamise 
tulemusena  kaotavad  kõik osapooled ehk mängijad. 
x
Mittenullsummalise mängu puhul püütakse leida mängu  tasakaalupunkt  ehk  sadulpunkt . Tasakaalupunktiga 
peavad  mängijad  leppima  juhul,  kui  paremate  tulemusteni  ei  ole  võimalik  jõuda  ilma  omavahelist 
kokkulepet  sõlmimata.  Kui  mängijad  sõlmivad  kokkuleppe,  mis  on  pooltele  kohustuslik,  on  tegemist 
kooperatiivmänguga. 
x
Nullsummaline  mäng-  kahe  isiku  nullsummalise  mängu  korral  ühe  mängija  võidu  suurus  sõltub  teise 
mängija  kaotusega.  Näide:  Mängija  A  võimalikud  strateegiad  A1,  A2,  ....  Am  ja  mängija  B  võimalikud 
strateegiad  B1,  B2,  ....Bn.  Kui  mängija  A  kasutuses  on  m  erinevat  strateegiat  ja  mängija  B  kasutuses  n 
erinevat strateegiat, on tegemist m x n mänguga. Kui mängija A valib mingi strateegia Ai ja mängija B valib 
mingi  strateegia  Bj,  siis  nende  valikutega  on  mängu  tagajärg  või  selle  keskväärtus  üheselt  määratud. 
Võidufunktsioon  sellisel  juhul  f1(Ai;Bj)=  aij  ning  f2  (Ai,Bj)=  bij.  Mängu  tulemust  saab  kirjeldada  üheainsa 
arvuna aij, kusjuures bij= -aij. 
x
Kui  kahe  isiku  nullsummalise  mängu  ülemine  ja  alumine  hind  on  võrdsed,  on  tegemist  sadulpunktiga 
mänguga. Sadulpunkt ehk tasakaalupunkt on sellise mängu  lahendiks . 
 
 
5. ANALÜÜSI KVALITATIIVSED JA KOMPLEKSMEETODID 
5.1. Kvalitatiivsed meetodid ( vaatlus ,  intervjuu , fookusgrupp, küsitlus jt) 
Kvantitatiivne meetod 
Kvalitatiivne meetod 
Tugev 
Pehme, nõrk 
Objektiivne 
Subjektiivne 
Numbrid , mõõtmine 
Sõnad, tähendus 
Uurija vaatenurk 
Uuritavate vaatenurk 
Uurija on kaugel 
Uurija on ligidal 
Teooria  testimine  
Teooria esilekerkimine andmetest 
Struktureeritud 
Struktureerimata 
Üldistamine 
Konteksti mõistmine 
Tugevad, usaldusväärsed andmed 
Rikkad, sügavad andmed 
Kunstlikud tingimused 
Loomulikud  tingimused 
Meetodite all peetakse silmas andmete kogumist. Kvalitatiivses uurimuses ei jõuta alati tulemusteni statistiliste 
meetoditega. Samas võib uurimus kogutud andmed kodeerida nii, et lubab statistilist analüüsi (rahvaloendus). 
Kvalitatiivsetel  meetoditel  avastuslik   suunitlus .  Samuti  üldistamine  üksikisiku  omaduste  võrdluse  teel. 
Kvalitatiivsed meetodid sobivad induktiivse uurimistöö jaoks.  
x
Vaatlus – Nõuab teiste käitumiste jälgimist viisil, mis võimaldab hilisemat analüütilist tõlgendamist. Infot 
saab koguda loomulikus keskkonnas. Vaatleja ise ei sega vahele. Vaatlus võimaldab ligipääsu sellele, mis 
tegelikult toimub, mitte sellele mida välja näidatakse. See eeldab välisvaatlust. Kuna vaatlust teeb inimene, 
siis  on  probleemid  tõlgendamisel  ja  üldistamisel  ning  sündmuste  tõlgendamisel  tekivad  subjektiivsed 
valikud .  Samuti  võib  vaatleja  uurimisobjekti  analüüsimisel  kaotada  neutraalsuse.  Kunstlikus  ümbruses 
tehtud vaatlustel on uurija võime vaatlust kontrollida parem. Vaatlust võib teha ka ise protsessist mitte osa 
võttes,  maskeeritult.  Samas  võib  see  vaadeldavat  panna  lühiajaliselt  tavapärasest  teisiti  käituma.  Vaatlust 
võib teha ka mehaaniliselt kaamerate abil. Võib olla eetiliselt ebakorrektne. 
x
Intervjuu – Võib olla vahetu aga ka posti või meili teel. Struktureeritud intervjuu on kindlate küsimustega, 
struktureerimata  küsimused  on  aga  vaid  jämedas  joones  ette  määratud.  Tihti  struktureeritud  ja  seetõttu 
vastajale ei anta võimalust esitada oma vaateid. Intervjuu nõuab oskusi ja kogemusi. Intervjuu puhul saab 
infot  hoiakute  ja  väärtushinnangute  kohta.  Intervjuu  võtab  palju  aega  ja  eeldab  intervjueerija  põhjalikke 
teadmisi  teemast.  Samuti  on  tulemusi  tihti  raske  tõlgendada  ja  analüüsida.  Küsimus  -  Kuidas  infot 
salvestada? Küsimused ei tohi olla suunavad. 
x
Küsitlused  –  Andmete  kogumise  meetod,  mis  kasutab  küsimustikke,  et  üles  märkida  vastajate  sõnaline 
käitumine.  Tõhus  vahend  arvamuste,  hoiakute,  põhjus-tagajärg  suhete  kohta  info  saamiseks.  Ankeedid  ja 
küsimustikud.  Analüütiline  (teooria  testimiseks  ja  seoste  leidmiseks)  ja  kirjeldav  küsitlus.  Kulud  vs 
vastamata  jätmine posti teel küsitluste puhul. Kui palju lahtisi küsimusi, kui palju skaalal?  
x
Fookusgrupid  –  Rühm  inimesi,  kes  omavahel  vastasmõjus.  Vaatleja  sageli  vaid  jälgib,  mitte  ei  juhi. 
Rikkalikud  süvitsi  minevad  andmed.  Võimaldab  jälgida  inimeste  reaktsioone.  Informatsiooni  töötlemine 
võib  olla  probleemiks.  Raske  inimesi  kokku  viia.  Osa  grupi  liikmeid  võivad  olla  teiste  poolt  mõjutatud. 
Koosoleku juhataja võib tahtlikult/tahtmatult mõjutada. 
5.2. Prognostika meetodid ja etapid 
Prognoosimine on mineviku kogemuse laiendamine tulevikku. Seejuures eeldatakse, et tulevased tingimused ei 
erine  tingimustest,  mille  juures  genereeriti  andmed,  välja  arvatud  mudeli  otsustusmuutujad.  Prognoosi 
kvaliteedi määravad kõik tema komponendid: kogutud andmed peavad olema õiged ning kirjeldama uuritavat 
nähtust, mudel peab olema valitud võimalikult lihtne, mudelit peab testima ja hindama tema headust. 
Prognostika meetodid: 
1. Faktijärgsed meetodid  
x
Statistilised meetodid 
o
Prognoositav  näitaja  aegrea  alusel:  ekstrapolatsioon  (järgmiste  perioodide  tulemuse  leidmine  – 
punktprognoos); paindlikud funktsioonid (tegureid teame aga nende väärtusi ei tea ja/või ei ole aega 
keerukate  funktsioonide  kasutamiseks);  autoregressiivsed  mudelid  (otsustusmuutujaks  on  muutuja 
eelmiste   perioodide  väärtus);  eksponenttasandamine  (kaugemad  liikmed  väiksema  kaaluga);   splain  
meetod  (tükeldatakse  aegrida  lõikudeks,  lõike  prognoositakse  ja  hiljem  pannakse  kokku;  mida 
pikem periood, seda enam võib allperioode olla); harmooniliste  kaalude  võte; Box-Jenkinsi mudelid.  
o
Mitmeteguriline  prognoos:  regressioonmudel  (kvalitatiivse  näitaja  lisamine  regressiooni-
võrrandisse); faktoranalüüsi mudelid;  Markovi  ahelmudel.  
x
Analoogiameetodid: ajaloolise  analoogia  meetod, matemaatilise analoogia meetod 
o
Ajaloolise  analoogia  meetod-  mineviku  olukordade  analüüs.  Hea  kui  on  sarnane  ettevõte, 
lähimineviku  analüüs.  Kasutame  ära  teisi  juba  varem  uuritud  juhtumeid.  Juhtumeid  on  kasulik  ja 
õpetlik uurida, kuid kas tase on võrreldav? 
o
Matemaatilise  analoogia  meetod-  ei  hinnata  ise  mudelit,  võrrandit,  vaid  püütakse  leida  sarnane 
mudel.  Kas  see  olukord,  tagapõhi  on  võrreldav  meie   omaga ?  Koefitsiente  ei  saa  võtta  üheselt  üle, 
ainult mudeli põhikuju ja põhitegurid võivad kattuda.  
x
Ennetava informatsiooni meetodid: patentmeetod, publikatsioonide meetod 
o
Patentmeetod seotud tehnika, tehnoloogiaga. Võidakse aluseks võtta. 
o
Publikatsioonide meetod- võetakse aluseks artiklid,  jooksev  informatsioon, kuidas olukorrad võivad 
muutuda ja need sisaldavad prognoose. Võib aluseks võtta, kuid ei tasu pimesi  uskuda . 
2. Eksperthinnangute meetodid: individuaalsed (intervjuu) ja kollektiivsed (ajurünnak, fookusgrupid) 
3. Kompleksmeetodid:  eesmärkide  süsteem  (puu)  meetod,  stsenaariumide  meetod  (etteantud  situatsioonist 
areneb välja samm  sammult  tulevikuseisund), süsteemanalüüs, siht (kompleks) programm-meetod. 
Prognoosimine etapid:  
1. Prognoosieelne orienteerimine: 
x
prognoosimise  eesmärgi  ja  ülesannete  ning  prognoosi  liigi  määratlemine  (mida  me  õieti  tahame?  Kas 
teatud  arvväärtust,  normatiivsed  (teed,  tegurid,  mis  kindlustavad  prognoosi  täitumise));  (punkt 
prognoos, intervall prognoos, sega); 
x
baasi- ja prognoosiperioodi esmane fikseerimine. 
2. Retrospektiivne uuring ja  diagnoos : 
x
süsteemi (objekti jne) arengu ajalugu ja eripära uurimine; 
x
prognoosimise foon ( majanduskeskkond , turusituatsioon jm); 
x
dünaamika ja taseme analüüs. 
3. Prognoosimise meetodite ja võtete hindamine ning valik: 
x
meetodite ja nende modifikatsioonide (võtete) uuring; 
o
lihtsustatud tehnilis-majanduslikud arvutused; 
o
matemaatilis-statistilised ehk ökonomeetrilised meetodid; 
o
eksperthinnangute meetodid; 
o
kompleksmeetodid. 
x
sobiva(te) meetodi(te) esmane valik. 
4. Prognoosimiseks vajaliku informatsiooni kogumine, töötlemine ja analüüs: 
x
aegridade ettevalmistamine (andmete fikseerimine, inter- ja  ekstrapoleerimine ); 
x
aegrea komponentide eristamine (trend, tsükliline komponent, sessoonne komponent, jääkliige). 
5. Prognoosi(de) arvutamine (väljatöötamine): 
x
aegridade tasandamine (trendi ja teiste komponentide leidmine); 
x
jääkliikmete analüüs. 
6. Prognoosi(de)  verifitseerimine : 
x
prognoositulemuste analüüs (kas  reaalsed  üldse); 
x
verifitseerimismeetodi(te) valik (prognoosi kontrollitakse teiste meetodite kaudu, prognoos lastakse teha 
kellelgi  teisel, eksperthinnangud); 
x
prognoosi(de) vea, usaldatavuse ja põhjendatuse hindamine. 
7. Prognoosi (variandi) valik või korrigeerimine. Prognooside süntees: 
x
prognoosi(de) täpsustamine ehk korrigeerimine; 
x
sobivaima prognoosi (variandi) väljavalimine; 
x
prognooside ühendamine (sünteesimine). 
5.3. Eksperthinnangute teostamine ja analüüs 
Kasutatakse üsna  intuitiivselt . Ajalooliselt kõige vanem meetod.  
x
Individuaalne. Indiviid annab hinnangu intervjuu või ettekande laadi. Kvalitatiivset laadi. Intervjuu andja on 
ekspert. Võib saada ka kvantitatiivset infot ja võimalik üle minna kvantitatiivsele  meetodile .  
x
Kollektiivne.  
o
Komisjoni ehk ümarlaua meetod. Moodustatakse komisjon, kes annab hinnangu. Juhtivad spetsialistid. 
o
Ajurünnakumeetod. Piiratud aja tingimustes peavad juhtivad spetsialistid andma vastuse või töötama 
välja prognoosi. 
x
Delfi  meetod  -  mitmekordne   eksperthinnang ,  ruumiliselt  eraldatud.  Anonüümsed   eksperdid .  Üritatakse 
jõuda konsensusele, kui ei, minnakse teisele  ringile . Tavaliselt paar ringi. 
Hinnang on avatud, kui ekspertidel lastakse tegureid lisada. 
Ekspertide hinnangud 
Normeeritud hinnangud 
f   (pallides) 
ij
fˆ
Keskmine 
m
ij
2
Tootlikkuse 
normee- 
m
m
¦ f  f § m
ij
¦ f  f
tegurid 
ritud hin- 
j  1
¨¨
ij
¸¸
¦ f
f
ij
ij
© j 1
 
f
f
... 
f
j1
j 2
jm
f
f
... 
fˆ
nang  
j
j 2
jm
f
j  1
1
j  1
i
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
11 
12 
13 
14 
..... 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Kokku 
 
 
 
 
 
1,0 
1,0 
... 
1,0 
 
1,0 
X 
S 
5.4. Resultatiivsuse hindamise maatriksmeetod 
Resultatiivsuse 
Toodangu 
Tööolude 
Uuenduste 
Efektiivsus 
Säästlikkus 
Tulusus  
Tootlikkus 
kriteeriumid 
kvaliteet 
kvaliteet 
evitamine 
Näitajad 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tegelik (plaanitav) 
 
 
 
 
 
Näitaja väärtus 
 
Baas 
 
 
 
 
 
 
 
10 
 
 
 
 
 
 
 
 
9 
 
 
 
 
 
 
 
 
8 
 
 
 
 
 
 
 
 
7 
 
 
 
 
 
 
 
 
6 
 
 
 
 
 
 
 
 
5 
 
 
 
 
 
 
 
 
allid
P
4 
 
 
 
 
 
 
 
 
3 
 
 
 
 
 
 
 
 
2 
 
 
 
 
 
 
 
 
1 
 
 
 
 
 
 
 
 
0 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tegelik (plaanitav) 
 
 
 
 
 
Tulemuspall 
 
Baas 
 
 
 
 
 
 
Kaal 
 
 
 
 
 
 
 
¦ hinnang 
Hinnang 
 
Tegelik (plaanitav) 
 
 
 
 
 
(pall u kaal) 
 
Baas 
 
 
 
 
 
 
Võimaldab  eesmärgi  prioritiseerida.  Ettevõtte  siseselt  saab  nii   hinnangut   anda.  Igal  osakonnal  võib  olla 
resultatiivsuse maatriks. Tuleb sisse mitmekordne  subjektiivsus , mis võib mudeli usaldatavust kahandada.  
Meetodi puudused: 
x
Seotud  eksperthinnangutega,  millega  kaasneb  subjektiivsus.  ( skaalade   ülesehitusest,  näitajate  väärtustest 
jne)
n
¦tegelik plaanitav hinnangi
Resultatiivsuse muutumise üldindeks =  i 1
n
¦ baasiline  hinnangi
i 1
kus  i  on resultatiivsuse mingi kriteeriumi i-ndas näitaja ja  n  on näitajate arv 
Tekib maatriks, kus koguhinnang muutub ajalisel  teljel  (Felix-Riggs maatriks) 
5.5. Eesmärkide süsteemi (puu)meetod 
5.6.  SWOT  analüüs 
I etapp: SWOT-analüüsis kirjeldatakse  (ettevõtte) sisemisi tugevusi  (strengths) ja nõrkusi  ( weaknesses ) ning 
väliskeskkonna  pakutavaid  võimalusi  (opportunities)  ja   ohte   (threats).  See  on  vahend  sise-ja  väliskeskkonna 
analüüside  tulemuste  kokkuvõtteks,  mis  annab  ülevaate  (ettevõtte)  konkurentsiolukorrast.  Meetodit  võib 
seostada  strateegiate ja tegevuskavadega. 
Esialgu kvalitatiivsed näitajad. Näitajad võib panna pingeritta ja anda neile kaalud. Alati oluline märkida, kas 
kollektiivselt või individuaalselt tehtud ja millal tehtud. Meetmed, abinõud,  tegevusplaan . 
II etapp:  TOWS  analüüs 
Sisemised tegurid 
Sisemised tugevused 
Sisemised nõrkused 
Välised tegurid 
... 
... 
... 
... 
...
...
Välised võimalused
Tugevused ja võimalused 
Nõrkused ja võimalused 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
Välised ohud 
Tugevused ja ohud 
Nõrkused ja ohud 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
... 
Tuleb leida, kuidas väliseid võimalusi ära kasutada nõrkuste kompenseerimiseks. Kuidas ettevõtte tugevusi ära 
kasutada, et välisohte kompenseerida. Mida teha olukorras kus välised ohud võivad liituda nõrkustega. 
Edasiarendused: 
x
võimaluste maatriks 
x
ohtude maatriks 
x
keskkonnategurite olulisuse hinnang
Võimaluse kasutamise 
Võimaluse mõju aste organisatsioonile 
tõenäosus 
Tugev
Mõõdukas
Väike
Suur 
Keskmine 
Väike 
Tugevuste-nõrkuste   profiil ,  kus  valdkonnaks  on  tootmine,   finants ,  personal  jne.  Tekib  tugevuste  ja  nõrkuste 
skaala. 
SWOTi miinused: 
x
subjektiivsus; 
x
ebakompetents vs võimalik viga; 
x
võivad tekkida olukorrad, kus olulised tegurid võivad jääda välja; 
x
probleemid informatsiooniga; 
x
sisesed  ja välised tegurid on sassi  aetud . 
SWOTi plussid:  
x
lihtne; 
x
pole töömahukas; 
x
võimaldab anda hinnanguid strateegiale/ taktika  suhtes (TOWS); 
x
aitab konsensust ja grupitööd teha. 
5.7. Stsenaariumide meetod 
Stsenaarium   on  kirjeldus,  milles  sündmuste  loogilises  järjestuses  püütakse  näidata,  kuidas  olemasolevast  või 
mõnest teisest etteantud situatsioonist võib samm-sammult lahti hargneda tulevikuseisund. 
Stsenaariumi koostamise etapid: 
1. Probleemi formuleerimine, konkretiseerimine ja struktureerimine. 
2. Mõjusfääride määratlemine ja  grupeerimine . 
3. Tulevikuseisundi näitajate ja kriitiliselt oluliste tegurite määratlemine. 
4. Tulevikuseisundi(te) formeerumise oluliste  eelduste  (alternatiivsete võimaluste) selgitamine. 
5. Tulevikuseisundi  näitajate  ja  tegurite  võrdlev  analüüs  muutuste  eeldustega  (alternatiivsete  võimalustega). 
Maatriksi "seisund-tegurid" analüüs. 
6. Võimalike erakorraliste sündmuste määratlemine ja stsenaariumisse lülitamine. 
7. Prognoositud tulevikuseisundite fikseerimine ja alternatiivsete stsenaariumide esitamine: 
x
optimistlik stsenaarium; 
x
pessimistlik stsenaarium; 
x
tõenäosuslik ( realistlik ) stsenaarium 
8. Juhtimisotsuste vastuvõtmine. 
Olulist rolli mängivad eksperthinnangud! 
5.8. Tasakaalustatud mõõdusüsteem (balanced scorecard) ja süsteemne kompleksanalüüs 
TTK  väljendab  tasakaalu  lühi-ja  pikaajaliste  eesmärkide,  rahaliste  ja  mitterahaliste  näitajate,  tagajärg-  ja 
põhjusnäitajate ning välis- ja sisevaadete vahel. TTK on organisatsiooni kehtestatud tasakaalustatud mõõdikute 
süsteem,  mida  käsutatakse  eesmärkide  täitmise  mõõtmiseks  ja  strateegia  rakendamiseks  kõikidel 
juhtimistasanditel. 
Klassikaline TTK  jagab  eesmärkide elluviimiseks vajalikud tegevused  neljaks  tasakaalustatud valdkonnaks: 
x
finantsid  
x
kliendid 
x
protsessid 
x
õppimine ja areng (töötajad ja  innovatsioon ). 
Igas valdkonnas määratakse: 
x
eesmärgid 
x
näitajad (mõõdikud) 
x
sihttulemused 
x
tegevuskavad. 
Näitajad (mõõdikud) võivad olla: 
x
finantstulemused: kasum, käive,  rahavood , tulusused, kulude vähenemine 
n
x
kliendid: toodete turuosa, klientide rahulolu, püsiklientide osakaal, klientide arvu kasv 
n
x
protsessid:  kvaliteet,  efektiivsus  (tootlikkus),  võimsuste  käsutamine,  tootmistsükli  struktuur  ja  kestused, 
toodete omahind 
n
x
õppimine  ja-  areng  (töötajad  ja  innovatsioon):  töötajate,   tehnoloogia -  ja  organisatsiooni  arengut 
iseloomustavad näitajad, töötajate kvalifikatsioon ja koolitus, uurimis- ja arendustegevus. 
Tasakaalus  tulemuskaart : 
x
mõõdab ettevõtte tegevuse vastavust visioonile ja strateegiale 
x
annab juhtidele tervikpildi ettevõtte tegevusest 
x
suunab tähelepanu edu tagavate tegevuste näitajatele 
x
tasakaalustab  finantsvaate  kliendi-, protsesside- ja õppimise/kasvuvaatega 
x
võimaldab jälgida seoseid näitajate vahel. 
Probleemiks on, et soodustab bürokraatia teket. Samuti subjektiivsuse oht.