Реферат: Управленческие решения виды содержание

Вторая группа методов продолжает использование в расчетах прогнозных значений F. Один из самых простых методов этой группы - расчет срока окупаемости инвестиции. Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

· рассчитывается величина требуемых инвестиций, IC;

· оценивается прибыль (денежные поступления) по годам, Fi;

· выбирается тот вариант, кумулятивная прибыль по которому за меньшее число лет окупит сделанные инвестиции.

б) Число альтернативных вариантов больше двух.

n > 2 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 рассмотрим транспортную задачу как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных. Суть задачи состоит в следующем.

Имеется n пунктов производства некоторой продукции (а1, а2,..., аn) и k пунктов ее потребления (b1, b2,...., bk) , где ai - объем выпуска продукции i - го пункта производства, bj - объем потребления j - го пункта потребления. Рассматривается наиболее простая, так называемая “закрытая задача” , когда суммарные объемы производства и потребления равны. Пусть cij - затраты на перевозку единицы продукции. Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям, минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции. Очевидно, что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим, что исключает применение метода “прямого счета” . Итак необходимо решить следующую задачу: E E Cg Xg -> min E Xg = bj E Xg = bj Xg >= 0 Известны различные способы решения этой задачи - распределительный метод потенциалов и др. Как правило для расчетов применяется ЭВМ.

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 b-е 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.

Однако лишь немногие решения принимаются в условиях определённости. Большинство управленческих решений являются вероятностными.

Вероятностными называются решения, принимаемые в условиях риска или неопределённости.

К решениям принимаемых в условиях риска, относят такие, результаты которых не являются определёнными, но вероятность каждого результата известна. Вероятность определяется как степень возможности свершения данного события и изменяется от 0 до 1. Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. Вероятность можно определить математическими методами на основе статистического анализа опытных данных. Например, компании по страхованию жизни на основе анализа демографических данных могут с высокой степенью точности прогнозировать уровень смертности в определённых возрастных категориях и на этой базе определять страховые тарифы и объем страховых взносов, позволяющих выплачивать страховые премии и получать прибыль. Такая вероятность, рассчитанная на основе информации, позволяющей сделать статистически достоверный прогноз, называется объективной.

В ряде случаев, однако, организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности возможных событий. В таких ситуациях руководителям помогает опыт, который показывает, что именно может произойти с наибольшей вероятностью. В этих случаях оценка вероятности является субъективной.

Пример решения, принятого в условиях риска, - решение транспортной компании застраховать свой парк автомобилей. Менеджер не знает точно, будут ли аварии и сколько и какой ущерб они причинят, но из статистики транспортных происшествий он знает, что одна из десяти машин раз в году попадает в аварию и средний ущерб составляет $ 1 000 (цифры условные) . Если организация имеет 100 автомашин, то за год вероятны 10 аварий с общим ущербом $ 10 000. В действительности же аварий может быть меньше, но ущерб больше, или наоборот. Исходя из этого и принимается решение о целесообразности страхования транспортных средств и размере страховой суммы.

Анализ и принятие решений в условиях риска встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются: а) известными, типовыми ситуациями (типа - 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.

Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

· прогнозируются возможные исходы Ak, k = 1,2,....., n;

· каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk, причем

Е рк = 1

· выбирается критерий (например максимизация математического ожидания прибыли) ;

· выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию.

Пример: имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей:

Проект А		Проект В
Прибыль	Вероятность	Прибыль	Вероятность
3000	0.10	2000	0.10
3500	0.20	3000	0.20
4000	0.40	4000	0.35
4500	0.20	5000	0.25
5000	0.10	8000	0.10

Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет соответственно равно: У (Да) = 0.10 * 3000 +...... + 0.10 * 5000 = 4000 У (Дб) = 0.10 * 2000 +....... + 0.10 * 8000 = 4250 Таким образом проект Б более предпочтителен. Следует, правда, отметить, что этот проект является и относительно более рискованным, поскольку имеет большую вариацию по сравнению с проектом А (размах вариации проекта А - 2000, проекта Б - 6000) .

В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений. Логику этого метода рассмотрим на примере.

Пример: управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения станка М1 либо станка М2. Станок М2 более экономичен, что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов:

Постоянные расходы	Операционный доход на единицу продукции
Станок М1	15000		20
Станок М2	21000		24

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли.

Этап 2. Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа (контролируются лицом, принимающим решение) Управляющий может выбрать один из двух вариантов: а1 = { покупка станка М1 } а2 = { покупка станка М2 } Этап 3. Оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер) .

Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности следующим образом: х1 = 1200 единиц с вероятностью 0.4 х2 = 2000 единиц с вероятностью 0.6 Этап 4. Оценка математического ожидания возможного дохода:

1200 20 * 1200 - 15000 = 9000 М 0.4 0.6 2000 20 * 2000 - 15000 = 25000 а1 а2 1200 24 * 1200 - 21000 = 7800 0.4 М2 0.6 2000 24 * 2000 - 21000 = 27000 Е (Да) = 9000 * 0.4 + 25000 * 0.6 = 18600 Е (Дб) = 7800 * 0.4 + 27000 * 0.6 = 19320 Таким образом, вариант с приобретением станка М2 экономически более целесообразен.

Решение принимается в условиях неопределённости, когда из-за недостатка информации невозможно количественно оценить вероятность его возможных результатов. Это довольно часто встречается при решении новых, нетипичных проблем, когда требующие учёта факторы настолько новы и/или сложны, что о них невозможно получить достаточно информации. Неопределённость характерна и для некоторых решений, которые приходится принимать в быстро меняющихся ситуациях. В итоге вероятность определённой альтернативы невозможно оценить с достаточной степенью достоверности.