Методи ситуаційного аналізу в прийнятті управлінських рішень

Реферат:

Методи ситуаційного аналізу в прийнятті управлінських рішень

Зміст

Вступ

1. Аналіз і прийняття управлінських рішень в умовах ризику

2. Аналіз і прийняття управлінських рішень в умовах конфлікту

Висновок

Література

Вступ

Аналіз і прийняття управлінських рішень в умовах визначеності.

Це найпростіший випадок. Відома кількість можливих ситуацій (варіантів) і їх закінчення. Імовірність кожної події дорівнює одиниці. Потрібно вибрати один з можливих варіантів. Ступінь складності процедури вибору в даному випадку визначається лише кількістю альтернативних варіантів.

Розглянемо дві можливі ситуації:

1. Існують два альтернативних варіанти, тобто п = 2.

У даному випадку аналітик повинен вибрати (чи рекомендувати до вибору) один з двох можливих варіантів. Послідовність дій тут очевидна:

-           визначається критерій, за яким буде здійснюватися добір;

-           методом "прямого рахунку" обчислюються значення критерію для порівнюваних варіантів;

-           варіант з кращим значенням критерію рекомендується до добору.

Можливі різні методи вирішення цієї задачі:

а) методи, засновані на оцінках дисконтування;

б) методи, засновані на облікових оцінках.

2. Число альтернативних варіантів більше двох, п > 2.

Процедурна сторона аналізу істотно ускладнюється через множинність варіантів. Техніка "прямого рахунку" в цьому випадку практично незастосовна. Найбільш зручний обчислювальний апарат - методи оптимального програмування. Ці методи (лінійне, нелінійне, динамічне програмування та ін.) досить добре розроблені в теорії, однак на практиці в економічних дослідженнях популярність одержало лінійне програмування. Як приклад розглянемо загальну постановку транспортної задачі, за якою виберемо оптимальний варіант з набору альтернативних. Суть задачі полягає в наступному.

Існує п пунктів виробництва деякої продукції (а₁, а₂, а₃ ,...а _і) і к пунктів споживання її (b₁, b₂, ..., bj), де а_і - обсяг випуску продукції і-го пункту виробництва, b_j - обсяг споживання у-го пункту споживання. Розглядається найбільш проста, так звана "закрита" задача, коли сумарні обсяги виробництва і споживання рівні. Нехай с_іj - витрати по перевезенню одиниці продукту. Потрібно знайти найбільш раціональну схему прикріплення постачальників до споживачів, мінімізуючи сумарні витрати з транспортування продукції. Очевидно, що число альтернативних варіантів тут може бути дуже великим, що виключає застосування методу "прямого рахунку". Отже, необхідно вирішити наступну задачу:

; ;  (5.1)

x_ij 0.

Відомі різні способи вирішення цієї задачі – розподільний, угорський, метод потенціалів та ін. Як правило, для розрахунків застосовується ПЕОМ.

При проведенні аналізу в умовах визначеності можуть застосовуватися множинні розрахунки на ЕОМ з побудовою імітаційної моделі об'єкта чи процесу (тобто комп'ютерна програма), що містить п-е число факторів і змінних, значення яких у різних комбінаціях піддаються варіюванню.

Машинна імітація - це експеримент, але не в реальних, а в штучних умовах, за результатами якого відбирається один чи кілька варіантів, що є базовими для ухвалення остаточного рішення на основі додаткових формальних і неформальних критеріїв. У подібних розрахунках можуть активно використовуватися жорстко детерміновані факторні моделі. Найпростішим прикладом такого моделювання за допомогою жорстко детермінованих моделей є прогнозування бухгалтерської форми звітності - звіту про фінансові результати. Чистий прибуток як результативний підсумковий показник даної форми залежить від різних факторів - обсягу реалізації, темпів зміни цього показника, рівня витрат, частки доходів і витрат від позареалізаційних операцій і ін. Тут може вирішуватися як пряма задача - варіюючи факторними ознаками, шукають прийнятне значення прибутку, так і зворотна задача - за заданим значенням прибутку знайти прийнятну комбінацію значень факторних ознак.

1. Аналіз і прийняття управлінських рішень в умовах ризику

Ця ситуація зустрічається на практиці доволі часто. Тут застосовується вірогідний підхід, що припускає прогнозування можливих результатів і присвоєння їм імовірностей. При цьому користуються:

а) відомими типовими ситуаціями (типу імовірність появи герба при підкиданні монети дорівнює 0,5);

б) попередніми розподілами імовірностей (наприклад, з вибіркових обстежень чи статистики попередніх періодів відома імовірність появи бракованої деталі);

в) суб'єктивними оцінками, зробленими аналітиком самостійно або із залученням групи експертів.

Послідовність дій аналітика така:

-           прогнозуються можливі результати Rk. K=1.2…n.; у якості Rk можуть виступати різні показники, наприклад, доход, прибуток, приведена вартість очікуваних надходжень та ін.;

-           кожному результату привласнюється відповідна імовірність Pk, причому

; (5.2)

-           вибирається критерій (наприклад, максимізація математичного чекання прибутку):

МО( R ) = ; (5.3)

-           вибирається варіант, що задовольняє обраному критерію.

Приклад. Існують два об'єкти інвестування з однаковою прогнозною сумою необхідних капітальних вкладень. Величина планованого доходу (тис.гр.од.) у кожному випадку невизначена і наведена у виді розподілу імовірностей:

Таблиця 5.1 - Вихідні дані

Проект А		Проект В
Доход	Імовірність	Доход	Імовірність
3000	0,10	2000	0,10
3500	0,20	3000	0,15
4000	0,40	4000	0,30
4500	0.20	5000	0,35
5000	0,10	8000	0,10

Тоді математичні чекання доходу для розглянутих проектів будуть відповідно рівні:

МО(R_A)=3000×0,10+3500×0,2+4000×0,40+4500×0,20+5000×0,10=4000 тис.гр.од.;

МО (R_В) = 4400 тис.гр.од.

Таким чином, проект В кращий. Щоправда, слід відзначити, що цей проект є і більш ризиковим, оскільки має велику варіацію доходу в порівнянні з проектом А (див. критерій Бернуллі, критерій Лапласа, критерій Гурвиця).

У даному разі основним критерієм добору варіанта була максимізація математичного чекання доходу. У більш складних ситуаціях в аналізі використовують так званий "метод побудови дерева рішень".

Логіку цього методу розглянемо на найпростішому прикладі.

Приклад.

Потрібно прийняти рішення про доцільність придбання або верстата М1, або верстата М2.

Верстат М2 більш економічний, що забезпечує більший доход на одиницю продукції, разом з тим він більш дорогий і вимагає відносно великих накладних витрат (табл.5.2.тис. гр.од.):

Таблиця 5.2 - Дані щодо витрат на інвестиційні проекти

	Постійні витрати	Операційний прибуток на одиницю продукції
Верстат М1	15000	20
Верстат М2	21000	24

Процес ухвалення рішення може бути здійснений у кілька етапів.

Етап 1. Визначення мети.

Як критерій вибирається максимізація математичного чекання прибутку.

Етап 2. Визначення набору можливих дій для розгляду й аналізу (контролюються особою, що приймає рішення).

Керівник може вибрати один з двох варіантів:

а₁ = (купівля верстата М1); а₂ = (купівля верстата М2).

Етап 3. Оцінка можливих результатів і їхніх імовірностей (мають випадковий характер).

Керівник оцінює можливі варіанти річного попиту на продукцію і відповідні їм імовірності в такий спосіб:

х₁ = 1200 одиниць з імовірністю 0,4;

х₂ = 2000 одиниць з імовірністю 0,6;

Р(х₁) = 0,4; Р(х₂) = 0,6.

Етап 4. Оцінка математичного чекання можливого доходу.

Виконується за допомогою дерева рішень (рис. 5.1).

З наведених на схемі даних можна знайти математичне чекання можливого результату по кожному проекту:

МО(R_A) = 9000 х 0,4 + 25000 o 0,6 = 18600 тис. гр. од.,

МО(R_в). = 7800 х 0,4 + 27000 х 0,6 = 19320 тис. гр. од.

Таким чином, варіант з придбанням верстата М2 є економічно більш доцільним.

Рис. 5.1 - Дерево рішень

Аналіз і прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності

Ця ситуація розроблена в теорії, але на практиці формалізовані алгоритми аналізу застосовують досить рідко. Основні труднощі тут полягають у неможливості оцінити імовірності результатів. Основний критерій – максимізація прибутку тут не спрацьовує, тому застосовують інші критерії: максімін (максимізація мінімального прибутку), мінімакс (мінімізація максимальних утрат), максімакс (максимізація максимального прибутку) та ін.