Деревья решений и их применение для разработки стратегии организации

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Декабря 2011 в 19:35, курсовая работа

Описание работы

Предметом выступает метод «Дерева решений».
Объект исследования – принцип действия данного метода.
Цель курсовой – разобраться в применении метода «Дерева решений».

Содержание работы

Введение…………………………………………………………………………………...3
Глава 1.
1.1.Процесс принятия решений………………………………………..………………....4
1.2.Графический метод принятия решений «Дерево решений»…………………….…7
Глава 2.
2.1.Дерево решений как способ оптимизации процессов использования оборотных активов хозяйствующего субъекта……………………………………………………..13
Заключение……………………………………………………………………………….23
Литература…………………………………………

Файлы: 1 файл

деревья решений.doc

— 183.00 Кб (Скачать файл)

     Данный  метод хорошо работает совместно  с экспертными методами, так как  некоторые этапы требуют оценки результатов специалистами. Реализация метода эффективна для типовых управленческих процессов, по которым накоплен значительный опыт и имеется документация о решениях, условиях их реализации и самих результатах.

     Основные  этапы реализации метода:

  • составление новой цели развития или совершенствования компании;
  • сбор материалов о реальном состоянии дел в компании по новой цели;
  • формулирование проблемы как разности между новой целью и обобщённой ситуации в компании;
  • выбор или разработка критериев оценки проблемы;
  • декомпозиция проблемы на самостоятельные составные части;
  • поиск ресурсов и исполнителей разрешения проблем;
  • разработка вариантов основных решений и их предполагаемая эффективность;
  • для каждого варианта основных решений разработка вариантов детализирующих решений;
  • для каждого варианта детализирующего решения разработка вариантов очередного набора детализирующих решений;
  • оценка каждой ветви взаимодействующих решений на эффективность действий и возможности достижения цели;
  • выбор наиболее приемлемых сочетаний вариантов решений;
  • практическая реализация выбранного варианта сочетания решений.

     Графический метод дерева решений эффективен при аналитическом складе ума исполнителя, умеющего просчитывать несколько вариантов на несколько шагов вперед. Если результат очередного хода предполагается хорошим, то исполнитель задумывается над следующими вариантами шагов. Если предполагаемый результат его не устраивает, то исполнитель далее не развивает это направление шагов, а формирует новую цепочку. Данный метод основан на документальном представлении возможных вариантов разветвляющихся решений. Последовательности решений графически фиксируются на бумаге или на экране компьютера. Такое расположение решений напоминает дерево, на котором решения играют роль веток, а стволом является сам процесс выполнения всех решений. Наглядность часто служит основным мотивом при выборе варианта решения. Метод дерева решений позволяет руководителю визуально оценить результаты действия различных решений и выбрать наилучший их набор. Это очень эффектный метод. Он позволяет в случае тупикового варианта на каком-либо этапе отменить дальнейшую проработку всех решений, стоящих до него. Пример графической интерпретации метода приведен на рис.1.[3]

     Рис. 1. Графическая интерпретация метода «дерево решений» 
(жирной линией обозначен ствол «дерева» а пунктирной линией — ветви «дерева»).

        Финансирование инвестиционных проектов — процесс динамичный. Как правило, затраты во время реализации проекта требуют, чтобы финансовые вложения осуществлялись не единовременно, а в течение определенного, достаточно длительного периода. Такое положение вещей дает менеджеру возможность повторно оценить свои вложения и оперативно реагировать на изменение условий при реализации проекта. Для анализа именно таких многостадийных решений чаще всего используется метод дерева решений. В каждой узловой точке дерева решений условия реализации проекта могут измениться, что приведет к автоматическому изменению конечного ЧПС[3, с. 73].

     Метод дерева решений применяется в  ситуациях, в которых результаты одного решения влияют на последующие решения. То есть дерево решений – удобный метод для принятия последовательных решений.

     Оценка  альтернатив в случае, когда действие, предпринимаемое на одной стадии, зависит от действия, предпринятого  на предыдущей, является достаточно сложной. Построение «дерева решений» чаще всего используется для анализа проектных рисков. Метод применяется для тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. При этом аналитик, осуществляющий построение «дерева решений», для формулирования различных сценариев развития проекта должен обладать необходимой и достоверной информацией с учетом вероятности и времени их наступления. Можно предложить следующую схему управления проектом, последовательности сбора данных для построения «дерева решений»:

  • определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта;
  • определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;
  • определение времени наступления ключевых событий;
  • формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события;
  • определение вероятности принятия каждого решения;
  • определение стоимости каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между ключевыми событиями) в текущих ценах.

     На основании полученных данных строится «дерево решений», структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений), и ветви, соединяющие узлы, - работы по реализации проекта. В результате построения «дерева решений» рассчитываются вероятность каждого сценария развития проекта, а также ряд других принципиально важных показателей. Следует отметить, что очень часто по различным причинам, в значительной мере в связи с отсутствием достоверной информации, использование статистического метода или метода «дерева решений» не представляется возможным.

     Метод дерева решений довольно широко применяется в области финансов и бизнеса, где чаще встречаются задачи численного прогноза. В результате применения этого метода к обучающей выборке данных создается иерархическая структура классифицирующих правил типа «ЕСЛИ... ТО...», имеющая вид дерева.

     Для деревьев решений очень остро  стоит проблема значимости. Дело в  том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее и меньшее число записей данных – дерево может сегментировать данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее надежной становится их классификация. Если построенное дерево слишком «кустистое» – состоит из неоправданно большого числа мелких веточек – оно не будет давать статистически обоснованных ответов. Как показывает практика, в большинстве систем, использующих деревья решений, эта проблема не находит удовлетворительного решения.

 

     Глава 2.

     2.1. Дерево решений как способ оптимизации процессов использования оборотных активов хозяйствующего субъекта.

     Прогнозирование показателей использования оборотных  активов связано с определенной долей риска. Под риском использования оборотных активов понимается вероятность достижения величины прогнозируемых показателей, характеризующих структуру, ликвидность и эффективность их использования, с учетом воздействия непредвиденных обстоятельств (возникновение сбоев производственного цикла, нарушение ритмичности поставок, несвоевременное выполнение обязательств перед контрагентами, изменение деловой репутации хозяйствующего субъекта, его инвестиционной привлекательности, а также возможность максимально точного прогнозирования данных обстоятельств).

     Следовательно, управление рисками использования оборотных активов — составная часть общего процесса антикризисного управления на предприятии. Главной задачей аналитика, исследующего риски использования оборотных активов, является не только их оценка, но и анализ.

     Анализ  рисков использования оборотных активов хозяйствующего субъекта представляет собой процесс, направленный на прогнозирование возможных ситуаций и минимизацию потерь, связанных с их возникновением в финансово-хозяйственной деятельности. Он связан с тем, что неизвестно, какое именно из состояний экономики наступит. Шансы наступления каждого состояния определяются в форме субъективных вероятностей, которые характеризуют степень убежденности лица, принимающего решения, его компетентность.

     Важный  момент при оценке рисков — определение и разграничение методов прогнозирования их величины. Эти методы подразделяются на количественные и качественные. Применение тех и других имеет как преимущества, так и недостатки. Так, количественные методы считаются представляющими наиболее точную информацию. Однако они неприменимы в случае изменяющейся бизнес-среды. В этом случае прибегают к качественным методам, которые основаны, как правило, на экспертных оценках, квалификации и профессиональном суждении специалистов и носят субъективный характер.

     Идеальный вариант прогнозирования величины рисков использования оборотных  активов — совмещение количественных (формализованных) и качественных (неформализованных) методов. Также следует отметить, что система прогнозирования  величины рисков использования оборотных активов является наиболее сложной из существующих и требует для своей реализации высокой профессиональной квалификации исполнителей.

     С целью исследования возможностей применения существующих методов обратимся  к данным табл. 1, из которых необходимо выделить схему «дерево решений».

Таблица 1. Аналитические  обоснования применения методов  прогнозирования рисков использования  оборотных активов

Метод Характеристика
Метод экспертных оценок Качественный  метод. Предполагает прогнозирование  величины рисков использования оборотных активов, используя профессиональное суждение аналитика и его опыт. Результаты, полученные при помощи этого метода, являются неточными, субъективными. К нему прибегают, как правило, в случае возникновения непредвиденных обстоятельств. К таким методам относятся методы Дельфи, Паттерн, мозговой атаки и др.
Методы  обработки пространственно-временных  совокупностей К ним относятся  следующие:

1) простая  линейная регрессия (метод экстраполяции). Основан на предположении о  существовании прямолинейной зависимости между показателями. Часто используется для прогнозирования величины оборотных активов. Для построения уравнения зависимости величины оборотных активов и объема продаж необходимо владеть информацией о них за ряд предыдущих периодов (5–7 лет). Недостатком этого метода является необходимость существования постоянства хозяйственных связей. Поэтому прогнозные значения показателей, определяемые подобным образом, могут расходиться с фактическими данными, поскольку выявленная зависимость не может носить постоянный характер;

2) криволинейная  регрессия. Используется в том  случае, если зависимость между  величиной оборотных активов  и объемом продаж носит непрямолинейный  характер;

3) множественная  регрессия. Применяется в том  случае, если имеется большой разброс между взаимозависимыми показателями, следовательно, высока вероятность того, что на уровень зависимой переменной оказывают существенное влияние и другие дополнительные факторы;

4) адаптивно-иммитационное  прогнозирование. Позволяет прогнозировать величину оборотных активов с учетом их адаптации к возникающим условиям функционирования.

Метод ситуационного анализа Используется  в случае жестко детерминированных  связей, когда каждому значению фактора  соответствует определенное значение результативного показателя. При этом ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результативные показатели.
Метод построения дерева решений В процессе анализа  формируются различные комбинации факторных показателей с учетом вероятностей их достижения организацией; на основании имеющихся вариантов рассчитываются результативные показатели и вероятность их наступления; исходя из итоговых расчетов формируются выводы о применимости конкретной комбинации факторов.
Бюджетирование Основано на детальном планировании материальных и денежных потоков организации, что позволяет определить размеры  избытка оборотных активов на перспективу и заранее разработать  реабилитирующие мероприятия. Реальность прогнозов зависит от многих факторов (степень определенности обстоятельств, характер взаимоотношений с контрагентами, ценовая политика и т.д.)
 

 

     Одним из наиболее распространенных методов  обоснования альтернативных вариантов  капиталовложений, осуществляемых в условиях риска, является метод «дерево решений». Применяя его на практике, финансовые аналитики при помощи схемы вероятных событий, связанных с проведением инвестиционной деятельности, получают наглядное представление об уровне риска и экономической выгоде. В процессе использования данного метода необходимо придерживаться следующих этапов:

  • выявляются альтернативные варианты инвестиционных решений и по каждому из них оцениваются вероятности (субъективные или объективные) получения количественно исчисляемых целевых показателей (например, денежного потока, рентабельности, чистой текущей стоимости, объема продаж и пр.);
  • вся релевантная информация систематизируется в табличной форме;
  • с использованием информации, обобщенной в аналитической таблице, строится схема «дерево решений» и рассчитываются ожидаемые значения обобщающих показателей по каждому альтернативному варианту принятия решений;
  • по результатам проведенного анализа формируется заключение и вырабатываются практические рекомендации.

     (Мнение А. Захарова, начальник Управления систем менеджмента ОАО «Система-Галс», МГТУ им. Н.Э. Баумана, МИПК МГТУ MBA)  

     Данный  метод применяется для экспертного  прогнозирования. Любое прогнозирование  может быть успешным лишь при некоторой  стабильности условий. Но решения органов власти или иные события могут менять условия, и тогда события развиваются иначе, чем ранее предполагалось. При разработке методологического анализа риска любых проектов необходимо составить целый каталог сценариев, каждый из которых индивидуален по происхождению, развитию и последствиям. Таким образом, мы декомпозируем задачи прогнозирования, предусматривая выделение набора отдельных вариантов развития событий, в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. Хочется отметить, что в этом методе применяется частичная формализация. Часто стремление к излишней математизации приводит к попытке внесения искусственной определенности либо к использованию громоздкого математического аппарата.

     При анализе инвестиционно-строительных проектов предполагается получение большого числа различной информации, но главному анализу подвергаются факторы реализуемости:

Информация о работе Деревья решений и их применение для разработки стратегии организации