Р ис. 1.9. Формули зв’язків між змінними моделі

Завдання 4. Захистіть виконану роботу.

Питання до захисту практичної роботи

1. Які моделі називають кількісними моделями?

2. Які моделі називають моделями прийняття рішень?

3. Які моделі називають табличними моделями?

4. Які етапи розробки кількісної моделі можна вирізнити?

5. Які складові зазвичай має управлінська ситуація?

6. Які змінні моделі називають зовнішніми і які різновиди зовнішніх змінних можуть бути?

7. Які змінні моделі називають внутрішніми і як їх структурують?

8. Яку модель називають чорною скринькою і яке графічне зображення має така модель?

9. Якої послідовності дій потрібно дотримуватись на етапі розробки моделі у вигляді „чорної скриньки”?

10. Яку діграму називають діаграмою впливу і яке вона має призначення?

11. На якому етапі розробки моделі встановлюють математичні зв’язки між змінними?

12. Чи завжди легко математично задати зв’язки між змінними моделі? Наведіть приклади.

13. Який аналіз моделі називають аналізом „Що-якщо”?

14. Чи можна графічно відобразити зв’язок між змінною рішення і показиком ефективності? Наведіть приклад.

15. Який аналіз називають аналізом чутливості та аналізом еластичності?

16. Що розуміють під терміном „аналіз компромісів”?

17. На які важливі для реальної бізнес-ситуації питання дає відповіді розроблена у даній роботі таблична модель?

18. Чи можна продовжувати уточнення розробленої моделі і яке саме?

Практична робота №2 Тема: „Розробка кількісних ймовірнісних моделей засобами табличного процесора ms Excel”.

Мета: набути практичних навичок розробки кількісних ймовірнісних моделей засобами табличного процесора MS Excel.

Час виконання роботи – 4 години

Хід роботи Теоретичні відомості

Моделі прийняття рішень можна класифікувати на три класи, причому кожний клас визначається своїми припущеннями про поведінку природи. Це класи моделей прийняття рішень:

• в умовах визначеності,

• в умовах ризику,

• в умовах невизначеності.

Прийняття рішень в умовах визначеності

Цей клас моделей відповідає ситуації, коли відомо, в якому стані знаходитиметься природа після прийняття нами рішення. Цю умову можна інтерпретувати і так, що природа може знаходитися тільки в одному-єдиному стані. Припустимо, вранці ви вирішуєте, чи узяти вам парасольку, якщо ви упевнені, що в другій половині дня (під час повернення з навчання чи роботи) обов’язково буде дощ. В таблиці платежів для цієї моделі (табл. 3.1) рішенню не брати парасольку відповідає платіж -30 грн. (вартість чищення одягу, якщо ви потрапите під дощ). Знак мінус тут вказує на те, що "виграш" в грі проти природи буде негативним, тобто таку суму ви втратите при виборі цього рішення. Звичайно ж, оптимальним рішенням буде узяти парасольку.

Таблиця 3.1.

Таблиця платежів для прикладу з парасолькою

Рішення	Стан природи: дощ
Взяти парасольку	0 грн
Не брати парасольку	-30,00 грн

Прийняття рішень в умовах ризику

Відсутність визначеності відносно майбутніх подій - характерна риса багатьох (але не всіх) управлінських моделей прийняття рішень. Уявіть фінансового віце-президента страхової компанії, який при прийнятті рішень точно знає тільки те, що зміни на фінансовому ринку обов’язково будуть. Очевидно, що багато моделей реальних ситуацій характеризуються відсутністю визначеності. В кількісних моделях з невизначеністю можна "боротися" різними способами. Наприклад, у якийсь спосіб можна побудувати оцінку для даних, що відносяться до майбутніх подій. В багатьох моделях, що описують виробничі ситуації, звичайно перше обмеження описує виробничі можливості (це може бути робочий час персоналу, потужності устаткування і т.п.), які будуть доступні протягом розрахункового періоду часу. Ці можливості, звичайно, залежать від чинників, які можуть виявитися в майбутньому, і які наперед важко врахувати. Але виробничий план складається сьогодні, а не заднім числом, тому менеджер просто зобов’язаний оцінити майбутні виробничі можливості.

Визначення ризику

Теорія прийняття рішень пропонує свій підхід до моделей з неповною визначеністю. Цей підхід називається прийняттям рішень в умовах ризику. Тут термін ризик має цілком певне і чітко окреслене значення. В класі моделей прийняття рішень в умовах ризику розглядається декілька станів природи, і ми можемо зробити припущення про ймовірність настання кожного можливого стану природи. Нехай, наприклад, є n (n > 1) станів природи, і p_j - оцінка ймовірності настання події j. В загальному випадку значення ймовірності p, оцінюється на підставі яких-небудь статистичних даних за минулі періоди часу, де зафіксовані прояви події j протягом часу спостереження. Наприклад, якщо протягом останніх 1000 днів ми зафіксували 200 дощових днів, то оцінкою ймовірності дощу в даний день буде число 0,20 (=200/1000). Якщо статистичні дані відсутні або недоступні, або якщо менеджер з якоїсь причини не може спрогнозувати їх на майбутнє, то він все одно повинен оцінити цю ймовірність, нехай навіть суб’єктивно.

Нагадаємо, що очікуване значення будь-якої випадкової величини обчислюється як зважене середнє всіх можливих значень цієї випадкової величини, де вага є ймовірністю прийняття випадковою величиною даних значень. Оскільки результат прийняття того або іншого рішення залежить від станів природи, очікуваний результат, пов’язаний з рішенням i, обчислюється як сума по всіх можливих станах j добутків платежу r_ij (результат від рішення i при j-ому стані природи) і ймовірності p_j, (ймовірність стану природи j). Таким чином, R_i - очікуваний результат від прийняття рішення i, обчислюється за формулою:

(1)

Менеджмент повинен завжди обирати те рішення, яке забезпечує максимальний результат. Іншими словами, рішення і буде оптимальним, якщо буде виконуватись умова:

,

для всіх значень і.

Завдання 2. Розробіть табличну кількісну ймовірнісну модель газетного кіоску засобами табличного процесора MS Excel.