Принятие решений в условиях объективно существующей неопределенности и риска

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………….................3

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА

1.1 Технология принятия  решений в условиях неопределенности  …….5

1.2. Сущность, содержание и  виды рисков при реализации  решений...15

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА НА ПРИМЕРЕ 

ОАО «ЖБК-1» 

2.1 Краткая характеристика, маркетинг, стратегия развития  и оценка платежеспособности  ОАО «ЖБК-1»………………………..……………….…21

2.2 Анализ процесса принятия  решений в условиях неопределенности  и риска на ОАО «ЖБК-1» ……………………………………………….……..…26

ГЛАВА 3. НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ  ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА НА ОАО «ЖБК-1»……………………………………………………………………….…34

3.1 Матрица и граф проблем…………………………………………..…35

3.2 Принятие управленческого  решения……………………………..….37

Заключение……………………………………………………………….....39

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ……………….………..….41

ВВЕДЕНИЕ

Произошедшие в экономике  России за последние годы изменения  выявили ряд дискуссионных и  актуальных проблем, носящих теоретический  и прикладной характер и имеющих  чрезвычайно важное значение для  устойчивого функционирования и  развития экономики. К приоритетным проблемам относятся вопросы  теории, методологии и практики принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности.

Рыночная ориентация все  больше требует от хозяйственных  руководителей умения видеть перспективы, принимать эффективные стратегические управленческие решения в сложившихся  рискованных условиях хозяйствования. Кроме того, в целях обеспечения  устойчивости функционирования предприятий  в изменяющихся, неопределенных условиях хозяйствования необходимо соблюдение и использование основных принципов  стратегического менеджмента, реализация которых должна осуществляться, прежде всего, через принятие эффективных  управленческих решений, основанных на системном подходе, анализе внешних  и внутренних факторов, прямо или  косвенно влияющих на деятельность предприятия.

В этой связи существенно  возрастает роль концептуальных и практически  значимых разработок по проблемам принятия управленческих решений с учетом факторов риска и неопределенности

Основной целью курсовой работы является изучение механизма  разработки и принятия решений в  условиях объективно существующей неопределенности и риска на примере деятельности ОАО «ЖБК-1».

В соответствии с поставленной целью были сформулированы следующие  задачи:

1. Рассмотреть теоретические  основы принятия решений в  условиях неопределенности и  риска;

2. Описать объект исследования, выявить его сильные и слабые  стороны;

3. Проанализировать процесс  принятия решений в условиях  неопределенности и риска на  примере ОАО «ЖБК-1»;

4. Разработать рекомендации  по совершенствованию принятия  решений на предприятии ОАО  «ЖБК-1».

Предметом исследования является процесс принятия решений в условиях неопределенности и риска в ОАО  «ЖБК-1».

Объектом исследования выступает  управленческая деятельность на ОАО  «ЖБК-1».

Данная курсовая работа состоит  из введения, 3-х глав, заключения и  списка использованных источников. В  первой главе работы рассмотрены  теоретические основы принятия решений  в условиях неопределенности и риска. Во второй главе исследуется процесс  принятия решений в условиях неопределенности и риска на примере  предприятия  ОАО «ЖБК-1». В третьей главе  приводятся рекомендации по совершенствованию  принятия решений на предприятии  ОАО «ЖБК-1».

Теоретической и методологической базой исследования являются: работы, учебники и монографии отечественных  и зарубежных авторов, таких как: Смирнов В.Г., Козлова О.В., Батчиков С.А., Глазьев А.Ю., Юкаева B.C. и другие, а так же материалы периодической  печати, методические указания, ресурсы  глобальной сети Internet.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА

1.1 

Технология принятия решений  в условиях неопределенности

По сравнению с задачами, решаемыми в условиях определенности, задачи обоснования решений в  условиях неопределенности имеют ряд  отличительных особенностей. Прежде всего заметим, что для задач  в условиях определенности каждая стратегия  ЛПР однозначно приводила к вполне определенному результату, а в  условиях неопределенности каждой фиксированной  стратегии ставится в соответствие множество возможных значений результатов.[2, c.216]

Другие особенности связаны  с тем, что для ЛПР оказываются  существенными не только размерность  вектора результата и важность отдельных  его компонент, но и величины возможных  выигрышей и потерь в каждой ситуации и степени возможности реализации тех или иных ситуаций. Другими  словами, для ЛПР становится далеко не безразличной степень риска, обусловленного возможностью получения неблагоприятных  результатов из-за неопределенности ситуации принятия решений.

Следует заметить, что в  большинстве случаев понятие "риск" обычно связывалось только со случаем  стохастической неопределенности. При  этом риск оценивался либо как вероятность  получения менее предпочтительных результатов, либо как величина возможных (обычно средних) потерь, либо как всевозможные свертки отдельных числовых характеристик  распределения скалярного результата. Такое толкование не подходит, например, к случаю нестохастической, поведенческой  и априорной неопределенности. Во всех таких случаях риск следует  определять как дополнительную "плату" либо за возможность получения наиболее благоприятного исхода, либо за возможность  получения информации о наиболее благоприятном исходе в операции (эта информация затем может быть использована для принятия более  выгодного решения).[5]

Таким образом, обосновывая  решение, ЛПР вынуждено учитывать  как минимум четыре основные компоненты риска: величины результатов для  благоприятных (предпочтительных) и  неблагоприятных исходов, а также  степени подверженности возможным  потерям (или убыткам) и возможности  получения выигрышей. Естественно, что при этом более предпочтительной, менее рискованной должна считаться  та ситуация, для которой присущи  более полная определенность исходов  или большая уверенность суждений о величинах выигрышей, потерь и  о степенях возможности их проявления. Кроме того, если в операции возможность  подвергнуться неблагоприятному исходу невелика, а величины связанных с  такими исходами потерь малы или если в операции ожидаются существенно  более высокие значения величин  выигрышей при более высоких  вероятностях их получения, то такие  ситуации также должны оцениваться  как менее рискованные.

Вначале рассмотрим в каком-то смысле типичные примеры  ситуаций выработки решений в  условиях неопределенности и на их основе определим характерные особенности  различных рискованных проблемных ситуаций, а затем обсудим технологию решения типовых задач обоснования  решений в условиях неопределенности. Однако мы не будем рассматривать  проблемные ситуации с полной априорной  неопределенностью, то есть такие, где  не только нет возможности судить о степени проявления тех или  иных исходов операции, но даже нет  никакой информации о величинах  результатов для каждого из возможных  исходов. Это особый класс задач  с наивысшей степенью риска. При  обосновании решений в условиях полной априорной неопределенности применяют специальные методы прогноза и критерии выбора на основе принципа адаптивности. [4, с. 167]

Постановка задачи выбора в условиях неопределенности

Итак, для установления особенностей различных типов задач в условиях неопределенности рассмотрим несколько  содержательных гипотетических примеров.

Пример 

ЛПР - устроитель лотереи. Для  привлечения участников игры им установлены  п выигрышей (призов), равных по величине yl, у2, уЗ,..., уп. Величины yi и вероятности Pi(a) = P(Y=yi(a)) получения игроками этих выигрышей выбираются ЛПР и устанавливаются  своей стратегией а так, чтобы  риск финансового краха устроителя лотереи был бы в установленных  границах, а прибыль от лотереи - не ниже требуемого уровня.

Методы принятия решений  в условиях природной неопределенности

Рассмотрим теперь основные критерии выбора решений в условиях природной неопределенности (игра с  природой) применительно к простейшему  случаю, когда результат скалярный  и его желательно максимизировать. В зависимости от типа отношения  ЛПР к риску гарантированный  результат формируется по-разному, и это определяет вид критерия.

Если ЛПР при выборе решения абсолютно не приемлет риска (абсолютно не склонен к риску), то оно всегда предпочитает ориентироваться  на самые неблагоприятные значения состояний s природы. В этом случае гарантированный  результат определяется функцией min y(a, s).

Наилучшей стратегией будет  та, которая обеспечивает наибольший из гарантированных результатов  для всех возможных стратегий. Таким  образом, критерий выбора для ЛПР, абсолютно  не склонного к риску, имеет вид:

                                           а* : max min y(a, s)                (1)

Критерий был предложен  Вальдом, и поэтому часто его  связывают с этим именем. Другое название критерия - максиминный критерий обусловлено видом выражения.[6, с.98]

Для использования этого  принципа достаточно, чтобы шкала  показателя у была хотя бы порядковой.

Пример.

Значения показателя эффективности  для трех стратегий и трех значений неопределенного фактора представлены в следующей таблице.

Таблица 1.

Значения показателя эффективности

А 

S 

min y(а,s)

S1 

S2 

S3

a1 

8 

8 

2 

2

a2 

3 

13 

1 

1

a3 

5 

15 

0 

0

Тогда оптимальной стратегии  соответствует значение показателя эффективности у(а*) = 2.

Максиминный критерий ориентирован на наихудшие значения неопределенного  фактора и в этом смысле является чрезвычайно консервативным. Поэтому  его следует применять в тех  случаях, когда неуспех операции крайне нежелателен, независимо от того, какими могут быть другие (благоприятные) исходы операции.

Если для ЛПР небезразлична  величина возможного выигрыша (то есть оно боится мало выиграть), то в качестве гарантированного результата для стратегии  ЛПР можно использовать, например, величину:

                               max {∆Y(a,s) = [max y(a,s)-y(a,s)]}              (2)

Предложивший это выражение  для гарантированного результата исследователь  Сэвидж назвал его "сожалением", что  и определило наименование критерия выбора - "критерий минимаксных сожалений". Этим критерием обычно руководствуется  ЛПР, склонное к риску. Лучшая стратегия  определяется правилом:

                                  а* : min max[max y(a,s)-y(a,s)]           (3)

В условиях рассмотренного примера  матрица сожалений может быть определена, если в каждом столбце  вычислить разности между наилучшим  и текущими значениями показателя. В результате получим следующую  матрицу сожалений:

Таблица 2

Матрица сожалений

А 

S 

max ∆Y(а,s)

S1 

S2 

S3

a1  

0  

7  

0  

7

a2  

5  

2  

1  

5

a3 

3  

0  

2  

3

 

min {max ∆Y(а,s)}= 

3

Оптимальная стратегия а* = a3.

Одним из существенных недостатков  принципа Сэвиджа является то, что  добавление новой, заведомо неоптимальной  стратегии может сделать неоптимальной  полученную ранее оптимальную стратегию.

Максиминный критерий и критерий Сэвиджа являются слишком категоричными  в том смысле, что один ориентируется  только на наихудший результат, а  другой - на максимальные потери ("сожаления").

Если ЛПР боится не только мало выиграть, но и много проиграть, то его отношение к риску можно  охарактеризовать как некоторый  баланс между наилучшим и наихудшим  для данной стратегии результатом. Критерий, учитывающий это обстоятельство и измеряющий два полярных исхода как некоторую их линейную комбинацию, предложил Гурвиц. Согласно этому  критерию лучшей следует считать  ту стратегию, которая приводит к  наибольшему значению линейной свертки  наихудшего и наилучшего для каждой стратегии результата: а*: max {γ∙ min y(a,s) + (1- γ) ∙ max y(a,s)},

причем коэффициент γ (его  значение выбирается из интервала [0,1]) был назван Гурвицем коэффициентом  оптимизма-пессимизма.

Для иллюстрации работы метода выберем те же исходные данные, что  и в примере.[7, с. 127]

Пусть ЛПР задало значение показателя пессимизма γ = 0,75.

Оптимальная стратегия a* = a2

Очевидно, если γ=0, то модель выбора отражает предпочтения ЛПР, руководствующееся  правилом "в ходе операции все  сложится самым удачным образом" (крайний оптимист); если у=1, то критерий Гурвица вырождается в Максиминный  критерий и моделирует крайне пессимистичное отношение ЛПР к возможным  условиям проведения операции.

Выбор значения коэффициента γ может быть осуществлен одним  из двух способов. Во-первых, можно предложить ЛПР эвристически назначить число  из интервала [0,1] (произвести точечное оценивание параметра γ), которое, по его мнению, в наибольшей степени  отражает баланс между оптимизмом и  пессимизмом. Во-вторых, оценку γ можно  получить из условия эквивалентности  двух гипотетических ситуаций выбора.

При этом через у+ и у- обозначены наилучшее и наихудшее значение результата для игры с природой соответственно, a s1 и s2 - соответствующие им состояния  природы. Запись s1Ès2 означает, что результат Yγ получается вне зависимости  от того, какое из двух состояний  природы реализуется, то есть наверняка.

ЛПР должно указать такое  значение Уγ результата, что ему  будет безразлично, получить ли его  наверняка или принять участие  в игре с природой с двумя возможными исходами - наилучшим и наихудшим. После получения величины Уу составляется очевидное равенство:

                                               γ ∙у- + (1- γ) ∙у+ = У γ              (4)