글로벌 세계 대백과사전/금융·경영/부문관리의 이론과 실제/경영학의 인접과학/경영통계학

경영통계학〔의의〕

經營統計學〔意義〕

경영통계학이란 기업경영이 행해지는 범위를 모집단(母集團)으로 하는 통계학으로서, 따라서 이들 모집단에 의해 표본추출(標本抽出)함으로써 그 구조를 밝히는 것이 경영통계학의 목적이다. 이를테면 자재(資材), 재고관리를 대상으로 하면 자재의 수요를 알기 위해 표본추출에 의한 자재수요의 통계분포를 작성하는 것이 자재재고관리에 응용된 경영통계의 한 단면이다. 이 경우 자재수요가 모집단을 구성한다.

경영통계학은 3가지 중요한 측면을 갖고 있다. 즉, ① 경영통계학의 수법 ② 경영통계학이 응용되는 범위의 설정 ③ 정보처리의 문제 등이 그것이다. 여기서 ① 은 통계학의 기존수법에 있어서 특히 경영통계학의 입장에서 이용가치가 있는 것의 선출이 중요하고, ② 는 경영정보시스템의 입장에서의 모델설정이 중요하며, ③ 은 경영의 계획과 관리를 위한 정보처리의 방법이 된다.

경영통계학의 수법

經營統計學－手法

모수(母數) 또는 모집단 분포추정 및 검정에 관한 수법, 회귀이론(回歸理論), 실험계획과 변량분석(變量分析) 등의 표본이 실수치변량(實數値變量)의 형태로서의 이론이지만, 더욱 표본이 에크돌변수의 형태를 취한 다변량해석(多變量解析)도 중요하다.특히 다중회귀이론·주성분 분석·요인분석·판별함수 등을 들 수 있다. 이들 수법 외에도 표본 조사법이나 시계열 분석법(時系列分析法) 등도 경기변동 분석에 빼놓을 수 없는 수법이다.

이들 수법 중에서 경영통계학으로서 실적이 있는 것은 회귀이론(다중회귀이론을 포함)인데, 수요예측을 산출한 경우에 이들 경제지수 상호의 독립성의 검정이 어려울 경우가 많고, 또 반드시 이론대로 충실히 실시되어 있지 않기 때문에 여러 가지 탄력계수의 정부(正負)에 관해 불합리한 결과를 초래할 경우가 많다. 한편, 주성분 분석이나 요인분석·정준상관(正準相關) 분석 등의 이용에 의하여 제품력평가(製品力評價)를 시도하는 것도 고려된다.

표본조사법에 의한 시장조사 또는 실험계획법에 의한 시장실헙에 의해 구매활동에서 고객의 구매요소의 효과검정들이 시도되고 있으며 검정이론에 입각한 품질관리 또는 발취(拔取)조사 등도 품질관리상 매우 중요한 수법으로서 널리 이용되고 있다.

경영통계학의 응용범위 설정

經營統計學－應用範圍設定

경영통계학의 수법이 응용되는 범위 설정으로서는 경영정보시스템(management information system)의 설정과 매우 밀접한 관련성을 갖고 있다. 경영정보시스템은 제품수요 예측시스템·재고－생산－수송시스템 등과 같이 예측－계획－생산－수송 등의 상호관련성을 중시한 기업경영 모델의 형태로 파악되어, 이것이 기업에 정착, 경영의 관리에 이용되는 것이다. 이들 모델은 기업의 형태에 의해 여러 가지 변화가 많고, 일정한 형식을 취하지 않는 것이 많다.

경영정보시스템으로서의 모델을 구성하기에는 모델의 인풋(in-put), 아웃풋(out-put), 내부변환기능의 파악과 함께 모델 내부에 등장하는 여러 가지 경영관리에 중대한 영향을 주는 파라미터(parameter)의 추정이 중요해진다. 경영통계학이 응용되는 범위라고 한다면 그것은 이들 피라미터를 포함하는 모델 속에 있고, 파라미터를 중심으로 해서 자료보다 파라미터의 추정이 중요해진다. 또 경영정보시스템의 내부구조에 있어서의 변환기능, 다시 말해서 정보의 상호간의 흐름 속에 각부의 의사결정이 문제가 된다. 이것을 경영의 일상의 관리업무로서 정착시키기 위해 각부에 인풋되는 정보의 분석과 종합처리가 요구되고, 다변량 해석적(多變量解析的)인 수법에 의해 시스템모델을 설정할 경우도 많다.

계획의 단계, 즉 작업계획 및 생산계획 등에서도 작업능률면에서 경영통계학이 응용되는 범위를 찾아 볼 수가 있다. 그러나 경영정보시스템의 설계에서 종종 자료가 전혀 없는 상태, 자료를 추출하는 시간적 여유가 없는 상태에서의 모델구성이 요구될 경우가 많다.

이것은 전혀 다른 면에서 파라미터의 추정이 행해진다. 이를테면 정보이론의 응용 등을 생각할 수 있다. 또한 정보이론과 통계역학적 사고방법을 취하는 것도 있어 원칙적으로는 표본추출에 의존하지 않고 결론을 내리고 있다. 이러한 사고방식은 종종 경영통계학의 중요한 일면을 구성하게 된다.

정보처리

情報處理

기업에서의 통계자료 처리는 경영정보시스템을 운영하는 데 매우 중요하다. 우선 정보는 목적없이 수집되는 것이어서는 안 된다. 만일 목적없이 수집된 것이라면 그 정리와 처리의 단계에 있어서는 적절한 방법을 잊어버리게 될 것이다. 또 필요없는 막대한 양의 자료를 갖추어야 하며, 정착된 경영정보시스템은 반드시 필요하며 충분한 자료를 요구하게 된다. 이것은 데이터 뱅크로서의 컴퓨터 기억 속에 저장되어야 한다. 또 정기적으로 이들 자료는 경신되어 필요한 시기에는 언제든지 최신정보로서 자료가 제공되어야 한다. 이 자료는 정보검색(情報檢索)으로서의 경영정보시스템 안에서 이용되어야 한다. 그러나 이 모델이 기업내에 정착, 정기적인 사용에 견뎌내기 위해서는 작업에 사용되는 재료비·노동력·노동비에 관한 정보가 데이터 뱅크 안에 저장되어 동시에 경신되어 있지 않으면 안 된다.

정보처리의 한 면은 컴퓨터의 소프트웨어이다. 경영통계학에는 이에 관한 소프트웨어가 최근에 정비되어 왔다. 특히 수법면에서 말한 다변량 해석에 소프트웨어의 충실이 눈에 띄게 나타나고 있다. 주성분 분석을 예로 들어 보자. 기업이 갖는 몇 가지 지표 중 독립된 주성분을 추출하는 것이 목적인데, 자산합계(資産合計)·자본금·매출액·영업이익·순이익·자산증가·매출액 증가·경영이익 증가·순이익 증가 등을 변수로 하여, 회사에 관한 자료를 인풋하여 주성분을 찾아내는 것은 쉽고 가능하다. 기업경영에서는 여러 가지 경영통계학의 수법을 컴퓨터로 처리할 수 있도록 소프트웨어를 항상 정비해 둘 필요가 있다.

경영통계학의 수법만으로는 실천적인 면에서 의미가 없는 것은 물론이다. 따라서 기업은 경영통계학의 수법을 살리는 경영의 범위를 경영정보시스템의 내부에 설정, 이것을 기업경영의 관리업무로 정착시키고 처리하는 능력을 갖는 것이 경영통계학을 경영상에 유효하게 살리는 길이다.