Модели разработки управленческих решений

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 04 Января 2010 в 19:37, Не определен

Описание работы

Введение
1. Технология разработки и реализации управленческих решений
2. Информационное обеспечение процесса разработки управленческих решений. Виды информационных технологий
1.3. Виды информационных технологий
1.4. Подготовка принятия решения в управленческих АИС
2. Анализ и принятие управленческих решений.
2. 1. Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности.
2. 2. Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска.
2.3. Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности.
2.4. Анализ и принятие управленческих решений в условиях конфликта.
Заключение

Файлы: 1 файл

управленческие решения.doc

— 83.00 Кб (Скачать файл)

          Назначение  коэффициента дисконтирования состоит  во временной упорядоченности будущих  денежных поступлений (доходов) и приведении их к текущему моменту времени . Экономический  смысл этого представления в следующем : значимость прогнозируемой величины денежных поступлений через i лет ( Fi ) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi . Это означает так же , что для инвестора сумма Pi в данный момент времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности . Используя эту формулу , можно приводить в сопоставимый вид оценку будущих доходов , ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом случае коэффициент дисконтирования численно равен процентной ставке , устанавливаемой инвестором , т.е. тому относительному размеру дохода , который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал.

          Итак, последовательность действий аналитика  такова (расчеты выполняются для  каждого альтернативного варианта):

  • рассчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка) , IC;
  • оценивается прибыль (денежные поступления) по годам Fi;
  • устанавливается значение коэффициента дисконтирования , r;
  • определяются элементы приведенного потока , Pi;
  • рассчитывается чистый приведенный эффект (NPV) по формуле:

      NPV= E Pi - IC

    • сравниваются  значения NPV ;
    • предпочтение отдается тому варианту , который имеет больший                      NPV ( отрицательное значение NPV свидетельствует об экономической нецелесообразности данного варианта ) .

          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 .   

      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 ( 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
 

          Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов :

          Этап 1 . Определение цели.

          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 . 

          2.3. Анализ и принятие  управленческих решений  в условиях неопределенности.

          Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа применяются достаточно редко. Основная трудность здесь состоит в том , что невозможно оценить вероятности исходов . Основной критерий - максимизация прибыли - здесь не срабатывает , поэтому применяют другие критерии :

  • максимин (максимизация минимальной прибыли)
  • минимакс (минимизация максимальных потерь)
  • максимакс (максимизация максимальной прибыли) и др.
 

         2.4. Анализ и принятие  управленческих решений  в условиях конфликта. 

          Наиболее  сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ. Подобные ситуации рассматриваются в теории игр . Безусловно на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто . В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные методы .

          Оценки, полученные в результате применения формализованных методов, являются лишь базой для принятия окончательного решения; при этом могут приниматься  во внимание дополнительные критерии, в том числе и неформального характера.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    На  основании всего, сказанного выше можно  сделать такой вывод: поставленная проблема, то есть обеспечение процесса принятия решения информацией, которая  отвечает всем требованиям – вполне решаема. В настоящее время эта  проблема решается с помощью использования современной электронно-вычислительной техники, создания различных баз данных, экспертных систем и систем подготовки принятия решений. Подобные способы позволяют довольно просто, а главное быстро собирать, обрабатывать и анализировать существующую информацию. Они также позволяют существенно облегчить процесс принятия решений для руководителей всех уровней. Внедрение описанных выше систем требует достаточно больших вложений, но они, несомненно, с лихвой окупаются. Наряду со всеми достоинствами данное решение проблемы имеет и свои недостатки. Одним из таких недостатков является необходимость получения новых знаний руководителями для того, чтобы использовать предложенные средства наиболее эффективно, что требует довольно таки много времени. С другой стороны полная автоматизация процесса принятия решений порождает много проблем социального плана, в частности это приводит к сокращению времени, которое затрачивается на общение с другими людьми. А это, с точки зрения психологии, плохо влияет на психологическое состояние человека и снижает его желание работать в подобном режиме, и, следовательно, к уменьшению эффективности работы.

Информация о работе Модели разработки управленческих решений