Технология разработки управленческих решений

          Требуется выбрать такую стратегию поведения инвестора, при которой его выигрыш от участия в проекте был бы, по крайней мере, не отрицательным, то есть чтобы в наихудшем случае потери инвестора были бы равны нулю.

          Алгоритм решения. Описываемую ситуацию можно отобразить матрицей выигрышей игрока A (инвестора) матричной игры двух игроков (табл.).

Таблица

Матрица выигрышей инвестора

 

          В таблице через A1 и A2 обозначены альтернативы поведения инвестора (A1 – участвовать в проекте, A2 – не участвовать), а через Bj – ситуации по реализации проекта (B1 – проект полностью реализован, B2 – реализован частично, B3 – не реализован). Элементы верхней строчки таблицы – значения выигрыша (потерь) игрока A (инвестора) при выборе им альтернативы A1 в зависимости от стратегии игрока B, то есть значения a1, a2, a3. Элементы нижней строчки – нули, поскольку при отказе от участия в проекте инвестор скорее всего ничего не теряет и не приобретает.

          Приведем такую матричную модель к нечеткому виду, полагая, что экспертным путем можно определить степени принадлежности для альтернатив «природы», то есть числа   Смысл числа – это степень уверенности, что «природой» будет выбран вариант Bj (сумма этих чисел не обязательно равна единице).

          Интерпретация модели в случае выбора игроком A альтернативы A1 отражается в этом случае набором нечетких продукционных правил:

 П1: если x есть B1, то y есть a1,

 П2: если x есть B2, то y есть a2,

 П3: если x есть B3, то y есть a3.

          Здесь переменная x отображает состояние игрока B («природы»), а y – выигрыш (потери) игрока A (инвестора).

          Степень истинности предпосылки первого правила (П1) равна, очевидно, 1, второго – 2, и третьего – 3.

          При этом набор приведенных нечетких правил вместе с принятыми условиями образуют модель нечеткого логического вывода Ванга—Менделя, согласно которой четкое значение переменной вывода (в рассматриваемом случае – значение выигрыша Q1) определяется по формуле

(1)

          При выборе игроком A стратегии A2, очевидно, выигрыши (потери) инвестора равны нулю Q2 = 0.

          Вопрос о выборе стратегии решается теперь проверкой неравенства:

Q1 > Q2 или Q1 > 0                                                                                           (2)

          Если это неравенство выполняется, то в проекте следует участвовать, если не выполняется – отказаться.

          Изложенное позволяет предложить следующее представление алгоритма принятия решения в условиях риска:

1)  формируется перечень {Bj} стратегий «природы», то есть возможных исходов, связанных с проектом;

2) экспертным путем определяются соответствующие степени принадлежности ;

3) определяются величины выигрыша (потерь) {aj} для каждой стратегии «природы» в случае участия инвестора в проекте;

4) по формуле (1) рассчитывается ожидаемое значение выигрыша Q1;

5) проверяется неравенство (2); если оно справедливо, принимается решение об участии в проекте.

          Пусть участие в инвестировании проекта дает инвестору в случае полной реализации проекта прибыль в 3 млн. руб., при частичной – в 1 млн. руб., а при провале проекта – убытки в размере 10 млн. руб. Пусть далее степени уверенности для альтернатив «природы» таковы: 1 = 0,9, 2 = 0,4, 3 = 0,2. При этом в соответствии с (2) имеем

Q1 =  3 х 0,9 + 1 х 0,4 - 10 х 0,2 = 0,733 [млн. руб.].

 Неравенство (2) при этом выполняется, и в проекте можно участвовать. Следует заметить (это – отличие от вероятностного подхода), что Q1 – не ожидаемый средний выигрыш (потери), а просто некоторая, вообще говоря, нечеткая величина, знак которой определяет выбор той или иной альтернативы.

          Рассмотренный подход к принятию решений по инвестированию проектов в условиях неопределенности, использующий аппарат нечеткой (размытой) логики, хотя и основан на опасности экспертных оценок исходов «природы», представляется все же более адекватным для решения поставленной задачи по сравнению с подходом, основанным на методах теории вероятностей. Его простота и определенная математическая строгость, базирующаяся на нечетком логическом выводе, позволяют рекомендовать данный подход для применения на практике.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

                 Процесс управления реализуется через управленческие решения, подготовку которых условно можно назвать технологией разработки (принятия) решений. Она представляет собой совокупность последовательно повторяющихся действий, складывающихся из отдельных этапов, процедур, операций.

         Процесс РУР состоит из трех больших этапов: подготовка, принятие и реализация.

         В состав технологии РУР входят целевые технологии (ЦТ) ПРУР и процессорные (ПТ). Процессорные технологии обслуживают целевые, являясь по отношению к ним инструментарием. К целевым технологиям относятся инициативно-целевая и программно-целевая технологии, а к процессорным – регламентная.

        Риск в той или иной мере влияет на методологию разработки любого управленческого решения. Мы рассмотрели задачу принятия решения об участии в инвестиционном проекте в условиях риска на основе нечеткой игровой модели.

        Рассмотренный подход к принятию решений по инвестированию проектов в условиях неопределенности, использующий аппарат нечеткой (размытой) логики, хотя и основан на опасности экспертных оценок исходов «природы», представляется все же более адекватным для решения поставленной задачи по сравнению с подходом, основанным на методах теории вероятностей. Его простота и определенная математическая строгость, базирующаяся на нечетком логическом выводе, позволяют рекомендовать данный подход для применения на практике.

        Задачи, поставленные мною, были выполнены;  цель работы - изучить технологию разработки управленческих решений - достигнута.

 

 

 

Список литературы:

 

1. Карданская Н. Л. Управленческие решения: Учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям и направлениям - Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.

2. Круглов В.В. Принятие решений в условиях риска с использованием нечеткой игровой модели // Менеджмент в России и за рубежом. - 2009.- №5

3. Пирогова Е. В. Управленческие решения: учебное пособие . – Ульяновск : УлГТУ, 2010.

4.Управленческие решения: Учебник / К. В. Балдин, С. Н. Воробьев, В. Б. Уткин. – 7-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация « Дашков и К^о», 2012.