Курсовая работа: Использование количественных методов анализа для принятия управленческих решений
Подведение под диалектические категории;
Резонанс;
Замена терминов определениями.
Данные приемы составляют три фазы разработки решения: анализ условий задачи, поиск решения, проверка решения.
1.3 Количественные методы принятия решений
В их основе лежит научно - практический подход, предполагающий выбор оптимальных решений путём обработки (с помощью ЭВМ) больших массивов информации.
В зависимости от типа математических функций, положенных в основу моделей, различают:
линейное моделирование - используются линейные зависимости;
динамическое программирование - позволяет вводить дополнительные переменные в процессе решения задач;
вероятностные и статистические модели - реализуются в методах теории массового обслуживания;
теорию игр - моделирование таких ситуаций, принятие решения в которых должно учитывать несовпадение интересов различных подразделений;
имитационные модели - позволяют экспериментально проверить реализацию решений, изменить исходные предпосылки, уточнить требования к ним.
2. Анализ как составная часть процесса принятия решения
В условиях неполноты информации по изучаемой проблеме, невозможности все строго рассчитать и проанализировать, а также множественности мнений о целях, критериях их предпочтительности и т.п. может не существовать единого, лучшего решения. В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субъектов рынка достаточно высока. В связи с этим большое практическое значение приобретают методы перспективного анализа, когда нужно принимать управленческие решения, оценивая возможные ситуации и делая выбор из нескольких альтернативных вариантов.
Теоретически существует четыре типа ситуаций, в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения, в том числе и на уровне предприятия: в условиях определенности, риска, неопределенности, конфликта. Рассмотрим каждый из этих случаев.
2.1 Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности
Это самый простой случай: известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Нужно выбрать один из возможных вариантов. Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов. Рассмотрим две возможные ситуации:
а) Имеется два возможных варианта: В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов. Последовательность действий здесь следующая:
определяется критерий, по которому будет делаться выбор;
методом “прямого счета" исчисляются значения критерия для сравниваемых вариантов;
вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору.
б) Число альтернативных вариантов больше двух:
Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов, техника “прямого счета" в этом случае практически не применима. Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального программирования (в данном случае этот термин означает “планирование”). Этих методов много (линейное, нелинейное, динамическое и пр.), но на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование. В частности, широко известна транспортная задача, решаемая методами линейного программирования.
При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса (компьютерная программа), содержащая заданное число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию. Таким образом, машинная имитация - это эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев.
2.2 Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска
Эта ситуация встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:
а) известными, типовыми ситуациями (например: вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);
б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали);
в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений.