Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Управленческие решения. Учебно-методическое пособие
.pdf
3.1. Моделирование как метод принятия решений
По методу моделирования:
1) материальные модели — предполагается использование некоторого материального предмета, заменяющего реальный объект:
• физические — обеспечивают сходное геометрическое построение модели и оригинала или подобие физических процессов одинаковой природы, протекающих в модели и оригинале. Частный случай физической модели — натуральная
модель, полностью воспроизводящая оригинал, но используемая не по прямому назначению оригинала, а только для
изучения его свойств;
• аналоговые — обеспечивают подобие процессов, протекающих в модели и оригинале, но имеющих разную физическую природу;
2) абстрактные модели — основаны на мысленной аналогии между реальным объектом и его моделью. Они не предполагают использования материальных предметов, заменяя собой оригинал.
В свою очередь, абстрактные модели по способу отражения объектов делятся на две группы: знаковые и интуитивные. Рассмотрим их отдельно.
Знаковые модели строятся с помощью системы знаков или символов, описывают свойства или поведение объекта. По способу представления они делятся:
1) на математические — свойства отражены в виде математических
символов;
2) графические — диаграммы, графики, схемы;
3) лингвистические — описания на естественном языке;
4) логические — особенность таких моделей заключается в выявлении логических горизонтальных и вертикальных причинно-следственных связей между факторами, характеризующими
управленческие, социальные, экономические и прочие показатели при анализе, прогнозировании и оценке параметров объектов. Одним из видов логических моделей является причинно-следственная диаграмма — диаграмма Исикавы (диаграмма
«рыбий скелет»).
Пояснить построение диаграммы Исикавы можно на следующем
примере1: рассматриваются причины снижения качества выпускае-
1
Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения : учебник. М. : Инфра-М, 2001.
С. 125–126.
101
Тема 3. Статистические методы принятия решений
труда
квалиикаия
ремонта
оставок
мой продукции на некоем условном предприятии. Основными причинами могут быть:
1) оборудование (машины) — износ, плохое качество ремонта, плохая настройка и т. д.;
2) технологии — плохие стандарты, плохая организация труда, устаревшие нормативы и т. п.;
3) материалы — низкая прочность, неритмичность поставок, несоблюдение стандарта материала и т. п.;
4) человек (обслуживающий персонал) — низкая квалификация
исполнителей, наличие конфликтов в коллективе, слабая исполнительская дисциплина и т. п.;
5) время — срыв сроков поставок (комплектующих, продукции),
устар евание материалов, превышение срока службы (оборудования, инструментов, производственных помещений) и т. п.;
6) финансы — недостаточное финансирование и т. д.
В результате такого анализа получается многоуровневая система
причинно-следственных связей, влекущих снижение качества выпускаемой продукции. На рис. 3.1 частично представлено отражение этой
системы в виде диаграммы, похожей на рыбий скелет.
еловек
Конликты
икая
икая рочност
еритмичност
атериалы
ашина
нос
лоое качество
лоие стандарты
лоая ораниаия
Тенолоия
ниение качества
выускаемо
родукии
Рис. 3.1. Пример диаграммы Исикавы
Ведущая роль принадлежит математическому моделированию. В математических моделях используются математические символы и выражения, описывающие количественные отношения и связи между
параметрами моделируемого объекта. Модель должна быть адекватна действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Такая модель дает возможность получить четкое пред-
102
3.1. Моделирование как метод принятия решений
ставление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно
описать его внутреннюю структуру и внешние связи.
Математическое моделирование можно разбить на три этапа:
1) четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения;
2) выбор наиболее рационального математического метода для решения задач. Лучшей моделью является не самая сложная и самая
похожая на реальное явление, а та, которая позволяет получить
самое простое решение с нужными экономическими оценками.
Излишняя детализированность модели затрудняет ее построение, а излишняя укрупненность приводит к потере существенной информации, неадекватному отражению реальности;
3) всесторонний анализ результата. Окончательным критерием
достоверности и качества модели является соответствие полученных результатов и выводов реальным условиями, экономическому содержанию полученных оценок. Если результаты
не соответствуют реальным условиям, необходим анализ причин несоответствия. По результатам анализа причин несоответствия модель корректируется, и решение задачи повторяется.
Частным случаем математического моделирования является компьютерное моделирование (на ЭВМ) — реализация математических
моделей в виде компьютерных программ, позволяющих проводить
компьютерный анализ и компьютерный эксперимент.
Интуитивные модели делятся:
1) на концептуальные модели — описание реальных или желаемых
свойств мыслимых объектов на содержательном уровне с помощью естественного языка;
2) концептуальные структуры — образы, ассоциации, идеи, возникающие в процессе человеческого восприятия, представления,
мышления, воображения.
Вопросы для самопроверки
Назовите основные методы принятия управленческих решений.
Что такое модель?
В чем состоит суть метода моделирования?
Каковы причины использования моделей?
103
Тема 3. Статистические методы принятия решений
В чем отличие описательных моделей от нормативных?
В чем отличие статических моделей от динамических?
В чем различие аналитических моделей и имитационных?
Чем отличаются физические модели от аналоговых?
В чем особенность знаковых моделей?
Что такое математическое моделирование?
Перечислите этапы математического моделирования.
Что представляет собой компьютерное моделирование?
3.2. Принятие решений вусловиях риска
Неопределенность ириск
Практически всегда управленческие решения приходится прини-
мать в условиях той или иной степени неопределенности и риска.
Неопределенность — отсутствие, неполнота или неточность инфор-
мации о сложившейся ситуации.
В зависимости от количества недостающей и качества имеющейся информации степень неопределенности может быть различной:
от почти полной определенности до почти полной неопределенности.
Выделяют следующие виды неопределенностей:
1) по источнику:
• неопределенность среды: природная неопределенность (отсутствие знаний о природе действующих физических факторов) и поведенческая неопределенность (отсутствие знаний о поведении участников рассматриваемой проблемной
ситуации: конкурентов, потребителей и т. п.);
• личностная неопределенность — это неопределенность,
связанная с особенностями личности, принимающей решение, ее способностями, умением и желанием понять
проблемную ситуацию; личностная неопределенность часто перерастает в целевую неопределенность, которая характеризуется нечетким пониманием цели;
2) по содержанию:
• стохастическая неопределенность — связана с наличием случайных факторов, имеющих вероятностные законы распределения;
104
3.2. Принятие решений вусловиях риска
• неопределенность нестохастического вида — связана с наличием неслучайных факторов, законы действия которых
неизвестны или известны плохо. Приемы исследования такой неопределенности: методы теории игр, нечетных множеств и т. п.
Анализ факторов неопределенности рекомендуется проводить
по следующей схеме:
1) составить список всех факторов, влияющих на принятие решения;
2) выделить определенные факторы и найти их значения;
3) выделить факторы стохастической и нестохастической природы.
4) для факторов стохастической природы найти или оценить законы распределения и параметры этих законов, а затем определить вероятность того, что эти факторы примут определенное
значение или их значения попадут в определенные интервалы;
5) для факторов нестохастической природы установить интервалы возможных значений этих факторов. Интервалы разбиваются на части, и оценивается возможность попадания значений
этих факторов в различные части интервалов.
Риск — это неопределенность, связанная с возможными негатив-
ными последствиями.
Причиной риска является неопределенность прогнозируемой ситуации: неизвестность последствий предпринимаемых действий, непредсказуемость поведения конкурентов, потребителей, ненадежность поставщиков, партнеров, возможность непредвиденных обстоятельств,
аварий, катастроф, природных катаклизмов, нестабильность экономической и политической ситуации, несовершенство законодательной базы предпринимательской и иной деятельности и т. п.
Риск является вероятностной категорией, рассматривается как частный случай стохастической неопределенности, как неопределенность,
связанная с вероятностью возникновения определенных потерь. Оценивается риск вероятностью наступления ситуации риска и вероятностью получения определенного уровня ущерба.
Показатели риска:
1) степень риска — оценивается вероятностью получения предельно допустимого убытка;
2) вероятность возникновения ситуации риска;
3) приемлемость риска — оценивается вероятность определенного уровня ущерба в среднем по отрасли и сравнивается с веро-
105
Тема 3. Статистические методы принятия решений
ровен отер
P
ятностью получения такого уровня ущерба в орг анизации. Риск
считается приемлемым, если эта вероятность будет не больше,
чем в среднем по отрасли: Р(У) ≤ Рср(У);
4) допустимость риска — рассматривается уровень максимально
возможн ого ущерба и берется его отношение к планируемому
доходу. Если это отношение меньше единицы, то риск считается допустимым.
Для оценки степени риска строится кривая риска, примерный вид
которой представлен на рис. 3.2. Здесь ∆ — определенный уровень потерь, P(∆) — вероятность рассматриваемого уровня потерь.
Вероятност
()
Рис. 3.2. Кривая риска
Кривая риска отражает зависимость между уровнем возможных потерь и вероятностью получения такого уровня потерь. Чаще всего кривая риска имеет вид, изображенный на приведенном рисунке (кривая
нормального распределения — кривая Гаусса).
Виды изоны риска
Существует следующая квалификация рисков:
1) чистые риски — риски, связанные с возможными убытком,
ущербом, недополучением прибыли и другими видами потерь.
Чистые риски могут быть: транспортными, производственными, экономическими, экологическими, социальными, политическими, коммерческими и др.;
2) спекулятивные риски — риски, связанные как с возможными
потерями, так и с возможным случайным доходом (выигрышем). К таким рискам относятся: риски всевозможных лоте-
106
3.2. Принятие решений вусловиях риска
рей, азартных игр; риски биржевой игры; часть коммерческих
рисков; часть финансовых рисков (в частности, инвестиционные риски) и др.
Для дифференциации степени риска вводятся зоны риска. Зоны
риска определяются уровнем возможных потерь. Выделяют следующие зоны риска:
1) безрисковая зона — уровень потерь нулевой;
2) зона допустимого риска — от нулевого уровня потерь до потери
полной расчетной прибыли (ПРП);
3) зона критического риска — потери от полной расчетной прибыли до полной расчетной выручки (ПРВ);
4) зона катастрофического риска — потери от полной расчетной выручки до полного собственного капитала организации (СК). Попадание в эту зону крайне опасно, ведет к банкротству. К зоне
катастрофического риска независимо от уровня материальных
потерь относят риски, связанные с жизнью, здоровьем людей
и экологической безопасностью.
Зоны риска могут совмещаться с кривой риска, примерное изобра-
жение которой представлено на рис. 3.3.
Вероятност
она доустимоо риска
1
2
3
0
она критическоо риска
она катастроическоо риска
ровен отер
Рис. 3.3. Кривая риска с зонами риска
Существует несколько стандартных методов учета риска:
1) метод экспертных оценок — опрашиваются эксперты, как они
оценивают уровень потерь и их вероятность в рассматриваемой
107
Тема 3. Статистические методы принятия решений
проблемной ситуации на основе своего опыта и анализа ситуации; составляется кривая риска;
2) метод статистического анализа — собирается статистический
материал за определенный период и методами статистики обрабатывается; на основе обработанных данных строится кривая
риска;
3) метод использования моделей на основе теории вероятностей —
глубокий математический анализ, выдвижение гипотез, их проверка, построение кривой риска с использованием методов математической статистики и теории вероятностей.
Мероприятия, снижающие степень риска
при принятии управленческих решений
Рассматривают две группы организационно-экономических меро-
приятий:
1) мероприятия, непосредственно направленные на снижение степени риска:
• создание сценариев развития событий и необходимых действий при реализации каждого сценария — оценивается
вероятность осуществления того или иного сценария,
предусматривается определенный выход из создавшейся
ситуации;
• создание координационных центров для отслеживания меняющейся ситуации и принятия мер при возникновении
неблагоприятных условий;
• создание при организации специального отдела по управлению рисками;
• применение научных методов прогнозирования и учета
рисков;
• диверсификация (распределение) рисков — инвестиции распределяются по нескольким проектам с разной степенью риска;
• ориентация на среднюю норму прибыли в отрасли — погоня
за более высокой нормой прибыли увеличивает степень риска;
• установление (определение) максимально допустимого уровня потерь (уровня риска) в организации — проекты, в которых возможно превышение этого уровня потерь (уровня риска), не рассматриваются;
108
3.2. Принятие решений вусловиях риска
==
• мероприятия по повышению техники безопасности, безаварийности производства и предотвращению катастрофических явлений;
• повышение квалификации и ответственности исполнителей (работников) и уровня компетентности руководителей;
• создание системы эффективного контроля и материального стимулирования
и т. д.
2) мероприятия, направленные на перераспределение риска и компенсацию возможных потерь:
• создание всевозможных запасов, резервов, фондов;
• гарантийные обязательства — обязательства компенсировать
ущерб, если он наступает не по вине потребителя;
• договорные обязательства с предусмотренными санкциями
за их нарушение;
• залоговые операции (на имущество, недвижимость и т. п.);
• всевозможные виды страхования.
Неоправданные риски могут привести к серьезным негативным последствиям вплоть до банкротства организации. Для простейшей оценки близости к банкротству при принятии управленческого решения
вычисляется коэффициент риска (Кр) как отношение максимального уровня возможных потерь к собственному капиталу организации:
Если К
максимальный уровеньвозможных потерь
К
р
< 0,3, то принято считать, что это допустимый риск (не ве-
р
собственныйкапитал
МУ
СК
ВВП
.
дет к банкротству). Если Кр ≥ 0,7, то это свидетельствует о банкротстве.
Существуют и другие, более точные, методики расчета коэффициента близости к банкротству по отдельным видам деятельности.
Выбор альтернатив вусловиях риска
(при известных вероятностях состояний природы)
Рассмотрим определенную проблемную ситуацию. Все неуправляемые факторы, влияющие на проблемную ситуацию, будем называть
состоянием природы (S). Это могут быть действия конкурентов, изме-
нения в законодательстве, мировые цены на нефть, состояние рынка,
природно-климатические явления и т. п.
109
Тема 3. Статистические методы принятия решений
Обобщенный показатель эффективности управленческих решений
(или альтернатив) будем называть доходом (это может быть время, рентабельность, прибыль и т. д.).
Будем рассматривать проблемную ситуацию при возможном конечном числе состояний природы. Предположим, что вероятности состояний природы нам известны.
Пусть мы имеем n возможных состояний природы: S1, S2, …, Sn. Вероятности этих состояний обозначим р1, р2, …, рn, где pi — вероятность
i-го состояния природы, т. е. вероятность Si.
Сумма вероятностей всех состояний природы должна быть равна
единице (р1 + р2 + … + рn = 1); это значит, что рассмотрены все возможные состояния природы, т. е. все влияющие на рассматриваемую
ситуацию варианты развития событий.
Обозначим имеющиеся в нашем распоряжении для проблемной ситуации управленческие решения (альтернативы) следующим образом:
А1, А2, …, Аm, где m — количество имеющихся альтернатив.
Зная состояние природы, мы можем подсчитать ожидаемый доход
для каждой альтернативы. Обозначим через aij ожидаемый доход от реализации альтернативы Ai при состоянии природы Sj (i = 1, 2, …, m;
j = 1, 2, …, n).
Теперь можно рассчитать средний ожидаемый доход (EMV) для каждой альтернативы. Его мы подсчитаем по формуле математического
ожидания случайной величины — сумма произведений значений этой
случайной величины на вероятности значений:
n
EMVaрapapapi m
==+++=
iijj
j
=е1
ii in n
11 22
12... ,,,..., .
Здесь случайной величиной является ожидаемый доход, значениями случайной величины — значения этого дохода в рассматриваемых
состояниях природы, а вероятностями этих значений — вероятности
соответствующих состояний природы.
Составим матрицу ожидаемого дохода (табл. 3.1).
Таблица 3.1
Пример матрицы ожидаемого дохода
110
A
i
А
1
А
2
S
1
a
11
a
21
S
2
a
12
a
22
… S
… a
… a
n
1n
2n
EMV
EMV
EMV
1
2
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]