130.Модели выбора решения. Организация принятия решений

в условиях определённости, риска и неопределённости.

Экономические модели можно разделить на два типа: модели выбора решения и модели оценок. Выбор решений может происходить в различных условиях:

1)в условиях полной определённости: условия, при которых принимаются решения, достоверны; критерии, по которым происходит выбор, соответствуют поставленной задаче. Принятие экономических решений при том, что условия считаются достоверными, приводит к высокому уровню вероятности ошибки; но такие решения используются довольно часто. Например, определение значения производственных запасов на основе нормативов и другие задачи среднесрочного технико-производственного и оперативного планирования. Способы выбора решений в условиях полной определённости - это задачи линейного программирования.

2)в условиях риска : если возможны два или более состояний объективных условий, поддающиеся точному определению, и если вероятность их возникновения или прогноз с той или иной степенью точности установлены, то налицо выбор решения в условиях риска. В таких задачах в качестве критерия принятия решения используется критерий Байеса-Лапласа, при котором находится максимум или минимум среднего результата:

ext_i L_i^ср = max_i (min_i) _j P_j * L_ij .

Выбор в таких задачах максимума или минимума определяется, исходя из качественной характеристики результатов, то есть в зависимости от того, какая матрица построена - результатов или затрат.

3)в условиях неопределённости. Прогнозирование, особенно на длительные сроки, весьма ненадёжно; вероятность возникновения объективных условий неизвестна. Вся информация о ситуации заключена только в матрице результатов/затрат. Традиционным путём преодоления неопределённости является применение различных критериев выбора решения в условиях неопределённости: а) критерий «недостаточного основания» - частный случай критерия Байеса-Лапласа, когда состояния объективных условий равновероятны: ext_i L_i^ср = max_i (min_i)1/m _jL_ij , где m - число возможных состояний. б) критерий Вальда (минимаксный или максиминный критерий) : min_i max_j Lij - для затратной матрицы; max_i min_j Lij - для результатной матрицы. Лицо, использующее данный критерий для принятия решений, считает, что объективные условия враждебны ему или что риск принятия неправильного решения очень большой. в) критерий Сэвиджа (принцип минимакса последствий ошибочных решений). Согласно этому критерию, при отсутствии полной информации о состоянии объективных условий принимающий решение должен попытаться свести к минимуму «потери от упущенных возможностей». Под ними подразумевается разность между издержками при любой и при оптимальной для данных объективных условий стратегий. Рассчитав сожаления для всех возможных объективных условий и стратегий, составляют матрицу сожалений. Далее к этой матрице применяют критерий Вальда. г) критерий Гурвича: max_i ( min_j Lij + (1 - )max_j Lij) - для результатной матрицы; mini ( max_j Lij + (1 - ) min_j Lij) - для затратной матрицы. Коэффициент  является мерой оптимизма лица, принимающего решение. Если 1 , то значение критерия Гурвича стремится к значению критерия Вальда. Если 0 , то значение критерия Гурвича приближается к значению критерия «крайнего оптимизма» - max_i max_j Lij. Большинство решений принимается в условиях риска и неопределённости. Расчётно-оптимальные решения существуют лишь в теории. Основная задача руководителя - сделать принятое решение оптимальным. Причём, чем больше количество возможных решений, тем выше вероятность того, что в их число попадёт решение, наиболее способное стать оптимальным.