Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Коммерческий риск и теория принятия решений

.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
24.11.2025
Размер:
2.41 Mб
Скачать

Если работа отвечает предъявленным к ней требованиям, она возвращается студенту с отзывом руководителя и указанием о допуске к защите.

Защита РГР производится за две недели до начала зачетноэкзаменационной сессии.

Защищенные РГР хранятся на кафедре. Сроки хранения – в соответствии с установленным нормативом.

2. РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Содержание расчетно-графической части

Каждый вариант РГР включает три вида задач:

оценка и выбор многокритериальных решений в условиях определенности;

принятие решений в условиях риска;

принятие решений в условиях неопределенности.

Ниже рассматриваются сущность, характеристики и типология выше перечисленных видов задач.

2.1. Оценка и выбор многокритериальных решений в условиях определенности

Характеристика процесса принятия решений в условиях определенности:

Значения оценочных показателей должны быть количественно измеримы (т. е. иметь единицу измерения).

1.Ограничения назначения оценочных показателей должны быть заданы количественно (например, функциональное ограничение на производительность оборудования выражается Nrm = 55 шт./ч., или областное ограничение на этот же показатель: 60 шт./ч > Nrm ≥ 53 шт./ч, т.е. Nrm = [53,60]).

2.Информация (исходные данные) должна обладать свой-

ствами:

-достоверности (точности);

-актуальности (своевременности);

10

-достаточности (матрица исходных данных должна быть без «пустых» клеток);

-однозначности;

-измеримости (т.е. иметь единицу измерения);

-соответствия (исходные данные однозначно соответствуют каждой конкретной альтернативе по каждому конкретному показателю);

-процедуры (алгоритмы, модели, формулы) оценки, выбора и оптимизации альтернатив должны быть математически корректны.

Классификация задач принятия решений в условиях определенности:

Тип 1. Многокритериальная оценка и ранжирование исходного множества альтернатив (без учета выполнения ограничений);

Тип 2. Многокритериальная оценка и ранжирование подмножества работоспособных альтернатив (т.е. удовлетворяющих наложенным ограничениям);

Тип 3. Многокритериальная оценка работоспособных альтернатив и выбор узловой rузл (т.е. наилучшей из подмножества работоспособных) альтернативы;

Тип 4. Формирование подмножества доминирующих альтернатив из подмножества работоспособных;

Тип 5. Формирование подмножества доминируемых альтернатив из подмножества работоспособных;

Тип 6. Формирование подмножества недоминируемых альтернатив (Парето-оптимальных) из подмножества работоспособных;

Тип 7. Определение путей оптимизации узловой альтернативы rузл.

Основные этапы алгоритма многокритериальной оценки, выбора и оптимизации альтернатив в условиях определенности:

1. Задать единицы измерения показателей (таблица 2.1, графа 3).

11

2.Задать направления экстремизации по каждому показателю (таблица 2.1, графа 5). Например, производительность целесообразно стремить к максимуму, а себестоимость – к минимуму.

3.Проверить каждую альтернативу на удовлетворение ограничениям.

4.Удалить из исходного множества альтернатив те, которые не удовлетворяют хотя бы одному из ограничений.

5.Сформировать подмножества доминирующие, доминируемые и Парето-оптимальные из множества работоспособных альтернатив Rраб.

6.Определить кванту по каждому nm показателю (таблица 2.1, графа 14).

7.Проранжировать кванты «сверху вниз» и «снизу вверх» (таблица 2.1, графы 15, 16).

8.Определить весовые коэффициенты Cm по каждой

кванте (таблица 2.1, графа 17).

9. Проверить весовые коэффициенты Cm на соответствие рангам. При обнаружении противоречий между Cm и рангами произвести корректировку рангов квант или Cm .

10. Рассчитать нормированные весовые коэффициенты

С m для всех квант по формуле

 

 

Cm

 

С m

(результаты внести в графу 18 таблицы 2.1).

m M

 

 

Cm

 

 

 

m 1

 

11.Рассчитать количество квант rm (таблица 2.1, графы 19,

20)для каждой r-й альтернативы по каждому m-му показателю:

rm Nrm ,

nm

где Nrm – количественные значения каждой r-й альтернативы по каждому m-му показателю.

12

12. Построить матрицу мер эффективности Srm для всех альтернатив по формуле Srm ξr m Cm .

Результаты расчетов занести в таблицу 2.1, графы 21, 22. 13. Рассчитать обобщенный критерий эффективности Еr

для всех альтернатив по формуле

Е

M max

S max

M max

S min ,

 

 

r

m 1

r m

m 1

r m

 

 

 

где Mmax, Mmin – соответственно показатели, подлежащие максимизации и минимизации.

Результаты расчетов занести в таблицу 2.1, графа 23. 14. Выбрать узловую rузл (наилучшую) альтернативу.

Узловой является та альтернатива, которая обладает максимальным значением Er (с учетом знака), т. е. rузл max Еr . Резу-

льтаты выбора занести в таблицу 2.1, графа 24. 15. Определить пути оптимизации rузл.

Узловая альтернатива rузл подвергается оптимизации следующим образом:

15.1. Используя матрицу мер эффективности Srm (таблица 2.1,

графы 21, 22), сформировать упорядоченное множество m альтернатив по каждому показателю, исходя из величин Srm

(т. е. выполняется «упорядочение по строкам»), например:

1 R2 , R1, Rузл,...;

2 R4 , R5 ,..., Rузл;

...... ..... ...... .....

m Rузл, R6 ,..., R3,;

....... ...... ..... ......

m R5 , Rузл,..., RM .

13

15.2.Определить место узловой альтернативы rузл в каждом из упорядоченных множеств m .

15.3.Определить возможные пути оптимизации альтернативы rузл по каждому m-му показателю по правилу:

если упорядоченное множество m построено по показателю, подлежащему максимизации (минимизации), то rузл может быть улучшена (оптимизирована) за счет использования решений, заложенных в тех альтернативах, которые расположены слева (справа) в множестве m .

Результаты расчетов занести в таблицу 2.1, графа 25.

Постановка задачи

Предприятие (МТЗ) планирует запустить в производство новую модель трактора на базе МТЗ-140.

Заданы семь вариантов (альтернатив) R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7 новых моделей тракторов.

Каждая из семи моделей характеризуется тремя показателями: производительностью, себестоимостью и надежностью.

Требуется, используя исходные данные, которые приведены ниже, решить задачу многокритериальной оценки, выбора и оптимизации, указанных семи вариантов новых моделей тракторов.

Типы задач вида «Оценка и выбор многокритериальных решений в условиях определенности» приведены в п.2.1.

Варианты исходных данных

Вариант 1

Оценочные

 

Исходное множество альтернатив Rисх

Ограничения

 

 

 

 

 

 

 

п/п

показатели М

R1

R2

R3

R4

R5

R6

R7

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

1

Производительность

П ≥ 110

112

100

110

115

120

125

190

2

Себестоимость

С ≤ 200

100

200

180

150

80

70

210

3

Надежность

Н ≥ 3000

3100

3500

3200

2800

3600

3700

2500

14

Вариант 2

 

 

Оценочные

 

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

 

Ограничения

 

R1

 

R2

 

R3

 

R4

 

 

R5

 

 

R6

 

R7

 

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 110

115

95

 

110

 

120

 

125

 

130

 

90

 

2

Себестоимость

С ≤ 200

170

205

 

180

 

160

 

78

 

75

 

215

 

3

Надежность

Н ≥ 3000

3150

3400

3300

2700

3500

3600

 

2650

 

 

 

 

Вариант 3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочные

 

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

 

Ограничения

 

R1

 

R2

R3

R4

 

R5

 

R6

R7

 

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 110

 

113

 

105

 

118

 

120

 

 

125

 

 

130

 

95

 

 

2

Себестоимость

С ≤ 200

 

140

 

200

 

180

 

150

 

 

75

 

 

70

 

220

 

 

3

Надежность

Н ≥ 3000

 

3100

3300

3200

2950

3550

3650

2700

 

 

 

 

Вариант 4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочные

 

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

 

Ограничения

 

R1

 

R2

R3

R4

 

R5

 

R6

R7

 

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 110

 

115

 

95

 

110

 

120

 

125

 

125

90

 

2

Себестоимость

С ≤ 200

 

145

 

205

 

185

 

160

 

80

 

 

70

 

215

 

3

Надежность

Н ≥ 3000

 

3050

3450

3100

2900

3550

3600

2500

 

 

 

 

Вариант 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочные

 

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

 

Ограничения

 

R1

 

R2

R3

R4

 

R5

 

R6

R7

 

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 110

 

125

 

108

 

110

 

120

 

130

 

135

105

 

 

2

Себестоимость

С ≤ 200

 

150

 

200

 

185

 

160

 

145

 

140

230

 

 

3

Надежность

Н ≥ 3000

 

3250

3350

3225

2950

3360

3450

2900

 

 

 

 

Вариант 6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочные

 

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

 

Ограничения

 

R1

 

R2

R3

R4

 

R5

 

R6

R7

 

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 130

 

135

 

125

 

130

 

140

 

150

 

160

120

 

 

2

Себестоимость

С ≤ 150

 

140

 

170

 

145

 

150

 

135

 

125

175

 

 

3

Надежность

Н ≥ 3300

 

3400

3500

3550

3200

 

3600

 

3700

3150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

Вариант 7

Оценочные

 

Исходное множество альтернатив Rисх

Ограничения

R1

 

R2

R3

R4

R5

R6

 

R7

п/п

показатели М

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 130

135

 

120

130

115

140

150

 

110

2

Себестоимость

С ≤ 150

140

 

160

145

135

120

110

 

165

3

Надежность

Н ≥ 3300

3350

 

3400

3450

3200

3500

3600

 

3150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вариант 8

 

Оценочные

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

Ограничения

R1

 

R2

R3

R4

R5

 

R6

 

 

R7

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 130

130

 

125

135

110

145

155

 

 

105

 

2

Себестоимость

С ≤ 150

145

 

150

140

130

125

120

 

 

155

 

3

Надежность

Н ≥ 3300

3300

3300

3400

3270

3430

3490

3250

 

 

 

Вариант 9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочные

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

Ограничения

R1

 

R2

R3

R4

R5

 

R6

 

R7

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 130

135

 

125

130

140

150

 

170

 

 

110

 

2

Себестоимость

С ≤ 150

145

 

175

140

155

130

 

120

 

 

180

 

3

Надежность

Н ≥ 3300

 

3500

3550

3200

3600

 

3700

3150

 

 

 

Вариант 10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочные

 

Исходное множество альтернатив Rисх

 

Ограничения

R1

 

R2

R3

R4

R5

 

R6

 

 

R7

 

п/п

показатели М

 

 

 

 

 

 

 

Количественные значения Nr m

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Производительность

П ≥ 130

140

 

130

150

135

155

160

 

 

125

 

2

Себестоимость

С ≤ 150

145

 

175

140

155

130

120

 

 

180

 

3

Надежность

Н ≥ 3300

3350

 

3400

3450

3200

3500

3600

 

 

3150

16

Таблица 2.1 – Матрица исходных данных и результатов расчетов по алгоритму принятия решений в условиях определенности

Оценоч- № ные по- п/п казатели

М

1 2

Произво-

1дительность

2Себестоимость

3Надежность

Ед. изм.

Ограничения

Направление экстремизации

3

4

5

 

П ≥ 110

 

 

С ≤ 200

 

 

Н ≥ 3000

 

 

 

 

Исходное множество альтернатив Rисх

R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7

Количественные значения Nr m

6 7 8 9 10 11 12

Матрица исходных данных (по вариантам)

-

 

 

Ранжиро-

Подмножествоработоспособ

альтернативных Rраб

Величинакванты nm

внизсверху

вверхснизу

 

 

 

вание квант

13

14

15

16

 

 

 

 

 

Весовые коэффициенты квант Cm (0,100)

Нормированные Cm (0,1)

17 18

Коли-

Мера эф-

чество

фектив-

квант

ности Srm

ξrm

 

19 20 21 22

Обобщенный критерий эффективности Er Выбор Rузл Пути оптимизации Rузл и анализ их реализации

23 24 25

17

2.2.Оценка и выбор решений в условиях риска

2.2.1.Характеристика процесса принятия решений

вусловиях риска

Риск – это мера несоответствия между возможными результатами принятого решения и теми результатами, которые могли бы обеспечить принятие и реализацию оптимального решения.

В хозяйственной деятельности риск может измеряться величиной необходимых дополнительных затрат либо величиной недополученной прибыли.

Источниками риска являются неполнота, недостоверность,

неактуальность и неоднозначность используемой информации как о самой организации, так и о ее внешнем окружении.

Существуют два основных метода определения риска:

1)статистический, который состоит в накоплении статистических данных об объекте риска (например, потерях, прибылях, о работе оборудования, о стабильности трудового коллектива). При достаточно большой базе данных этот метод может дать вполне приемлемые результаты;

2)метод экспертных оценок, который основан на экспертных оценках специалистов, хорошо знающих анализируемую область хозяйственной деятельности. Этот метод способен давать хорошие результаты при условии грамотного подбора экспертов (с учетом их компетентности и объективности), а также при достаточной представительности группы экспертов.

Алгоритм анализа риска можно представить как последовательность выполнения следующих этапов:

1)выявление возможных рисков во всех направлениях деятельности организации;

2)определение вероятности (объективной или субъективной) наступления каждого риска;

3)определение тяжести последствий наступления каждого риска. Тяжесть последствий может быть определена несколькими способами:

18

3.1) в качественной шкале (например, тяжелые последствия, критическое состояние, «легкие ушибы»);

3.2) в баллах, отражающих тяжесть последствий риска;

3.3) в денежном выражении;

3.4) определение потерь при наступлении каждого риска (произведение вероятности на тяжесть);

3.5) ранжирование рисков по степени потерь;

3.6) выбор стратегии и тактики устранения (илиминации) рисков.

2.2.2. Постановка задачи

Фирма планирует реализацию одного из коммерческих проектов. Причем известны экспертные оценки, связанные с реализацией этих проектов (таблица 2.2).

Таблица 2.2 – Исходные данные

Вари-

Оценка

 

 

Проект

 

 

ант

1

2

3

4

5

6

 

1

2

3

4

5

6

7

8

1

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

2

4

3

2

2

3

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

8

6

8

7

9

7

 

2

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

1

4

3

2

1

4

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

6

9

8

9

10

7

 

3

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

2

2

2

4

3

2

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

9

6

7

9

9

8

 

4

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

2

3

2

4

4

2

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

6

8

9

7

8

7

 

5

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

3

2

4

2

4

3

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

10

8

7

9

8

6

 

6

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

3

3

4

2

1

4

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

8

7

6

7

9

7

 

7

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

2

4

2

2

3

1

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

8

8

9

7

6

8

 

8

Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год)

4

4

3

4

2

2

Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год)

8

7

6

9

10

8

 

19