Модели разработки управленческих решений

      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: 

 

      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: 

 

      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.