Разработка управленческих решений

Экспертные оценки бывают индивидуальные и коллективные. Индивидуальные оценки - это оценки одного специалиста. Экспертные оценки часто используются при выборе, например:

- набора проектов научно-исследовательских  работ для финансирования из  массы заявок,

- при выборе инвестиционных  проектов для реализации среди  представленных, и т.д.

Разработано много методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, в других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для лица принимающего решение.

Один из наиболее известных методов экспертных оценок - это метод "Дельфи". В 1960-х годах в США методом Дельфи назвали экспертную процедуру прогнозирования научно-технического развития.

В первом туре эксперты высказывают вероятные даты тех или иных будущих событий. Во втором туре каждый эксперт знакомился с прогнозами других. Если его прогноз сильно отличается от прогнозов основной массы, он поясняет свою позицию. Обычно его оценки меняются, приближаясь к средним значениям. Эти средние значения являются результатом для заказчика.

Немного отдельно от экспертных оценок работает метод сценариев, применяемый прежде всего для экспертного прогнозирования..

Метод сценариев - это метод, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий допускает возможность точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо, т.е. наглядно представлено и понятно.

При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:

- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;

- прогнозирование в рамках  каждого конкретного сценария  с целью получения ответов  на интересующие исследователя  вопросы.

Так как набор сценариев должен быть обозрим необходимо исключать различные маловероятные события - прилет инопланетян, падение астероида, и т.п. Создание набора сценариев - предмет экспертного исследования. Более того, эксперты оценивают вероятность реализации того или иного сценария.

При принятии решений на основе анализа ситуации, можно исходить из различных критериев, в том числе анализе результатов прогнозных исследований. Таким образом, можно рассчитывать, что ситуация сложится наихудшим, или наилучшим, или средним (в каком-либо смысле) образом.

Мозговой штурм - иной вариант экспертного оценивания. Организуется собрание экспертов. На таком мероприятии существует правило: нельзя критиковать предложения других. Первый этап заключается в высказывании своих мнений, записи на магнитофон, а второй этап мозгового штурма - анализ высказанных идей.

2.3. Разработка  принятия решений методом «дерева  решений»

Своевременная разработка и принятие правильного решения — главные задачи работы управленческого персонала любой организации. Непродуманное решение дорого стоит компании. На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение и т. д. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности и когда каждое решение зависит от исхода предыдущего решения, то применяют схему, называемую деревом решений [11].

Дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений — это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

Дерево решений — это графическое изображение процесса принятия решений, в котором отражаются альтернативные решения, состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для всех комбинаций альтернатив и состояний среды.

Рисуют деревья слева направо. Места принятия решения обозначают квадратами □, места появления исходов — кругами, возможные решения — пунктирными линиями ------, возможные исходы — сплошными линиями —.

Для каждой альтернативы мы считаем ожидаемую стоимостную оценку (EMV) — максимальную из сумм оценок выигрышей, умноженных на вероятность реализации выигрышей, для всех возможных вариантов.

Рассмотрим пример компании на основе статьи Кириакоса Влахоса [13], рассматривающей вопрос о строительстве завода. Так возможны три варианта действий.

A. Построить большой завод  стоимостью M1 = 700 тысяч долларов. При  этом варианте возможны большой  спрос (годовой доход в размере R1 = 280 тысяч долларов в течение  следующих 5 лет) с вероятностью p1 = 0,8 и низкий спрос (ежегодные убытки R2 = 80 тысяч долларов) с вероятностью  р2 = 0,2.

Б. Построить маленький завод стоимостью М2 = 300 тысяч долларов. При этом варианте возможны большой спрос (годовой доход в размере T1= 180 тысяч долларов в течение следующих 5 лет) с вероятностью p1 = 0,8 и низкий спрос (ежегодные убытки Т2 = 55 тысяч долларов) с вероятностью р2 = 0,2.

B. Отложить строительство  завода на один год для сбора  дополнительной информации, которая  может быть позитивной или  негативной с вероятностью p 3 = 0,7 и p4 = 0,3 соответственно. В случае  позитивной информации можно  построить заводы по указанным  выше расценкам, а вероятности  большого и низкого спроса  меняются на p 5 = 0,9 и р6 = 0,1 соответственно. Доходы на последующие четыре  года остаются прежними. В случае  негативной информации компания  заводы строить не будет. Все  расчеты выражены в текущих  ценах.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 1.

Нарисовав дерево решений, определим наиболее эффективную последовательность действий, основываясь на ожидаемых доходах.

Ожидаемая стоимостная оценка узла А равна ЕМ V(А) = 0,8 х 1400 + 0,2 х (-400) — 700 = 340.

EMV( B) = 0,8 х 900 + 0,2 х (-275) — 300 = 365.

EMV( D) = 0,9 x 1120 + 0,1 x (-320) — 700 = 276.

EMV(E) = 0,9 x 720 + 0,1 х (-220) — 300 = 326.

EMV(2) = max {EMV( D), EMV( E)} = max {276, 326} = 326 = EMV( E). Поэтому в узле 2 отбрасываем  возможное решение «большой завод».

EMV( C) = 0,7 x 326 + 0,3 x 0 = 228,2.

EMV(1) = max {ЕМ V( A), EMV(B), EMV( C)} = max {340; 365; 228,2} = 365 = EMV( B).

Поэтому в узле 1 выбираем решение «маленький завод». Исследование проводить не нужно. Строим маленький завод. Ожидаемая стоимостная оценка этого наилучшего решения равна 365 тысяч долларов.

Таким образом, можно, воспользовавшись методом «Деревом решений», далее определить пути развития, сравнивая между собой новые альтернативы с помощью этого же метода.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

В данной работе мы изучили методы разработки управленческих решений в условиях неопределенности такие, как системный анализ, метод экспертных оценок, «дерево решений», правило максимакс, критерий Севиджа и правило Гурвица.

Мы изучили понятия неопределенности и риска и выяснили разницу между ними. Риск- это ситуация, в которой люди не знают точно, что случится, но представляют вероятность каждого из этих исходов. А неопределённость же означает недостаток информации о вероятных будущих событиях. Обычно неопределенность связывают с разработкой управленческих решений, а риск - с реализацией управленческих решений.

Также было приведено определение решения и дана классификация решений. Итак, решение — один из необходимых моментов волевого действия и способов его выполнения. Этот процесс заканчивается принятием решения. Принятие решения в условиях неопределенности является наиболее сложной ситуацией в управленческой деятельности.

При быстроразвивающейся экономике, нововведениях в управлении стоит уделить особое внимание дальнейшим разработкам методов, применительно к ситуациям неопределенности так, чтобы на практике люди руководствовались в основном не только интуицией, как в наше время, но и обоснованным анализом и методами. Необходимо научиться рассчитывать наилучшие решения, а не предугадывать их, основываясь на субъективных факторах.

 

 

 

 

 

 

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

1. Вентуель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология, М: Наука, 1988

2. Друри К. Управленческий и производственный учет. Вводный курс, М: Юнити-Дана, 2007

3. Фатхутдинов Р.А. Экономика предприятия. М, «Юнити», 2000

4. Шмалин Г. Основы проблемы экономики предприятия: Пер.с нем.-М.:2006.-312с.

5. Мескон М., Альберт М., Хедору Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ., М: «Дело ЛТД», 1994

6. Аралбаева Ф.З, Карабанова О. Г., Круталевич-Леваева М. Г. Риск и неопределенность в принятии управленческих решений // Вестник ОГУ. - 2002, вып. 4//http://www.aup.ru/books/m87/2_2.htm

7. Деревянко П.М. Оценка проектов в условиях неопределенности // http://www.cfin.ru/finanalysis/invest/fuzzy_analysis.shtml

8. Найт Ф., Дебора Дж. Притти Философия риска, стоимость компаний и ее руководитель// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. – 15с.

9. Тычинский А.В. Управление инновационной деятельностью компаний: 
современные подходы, алгоритмы, опыт, Таганрог: ТРТУ, 2006 - http://www.aup.ru/books/m87/2_1.htm

10. Переведено Юдинцева С.П. с Cowles Foundation Paper 51

Econometrica/ /Journal of Economic Society, Vol.19, No.4, October,1991

«Alternative approaches to the theory of choice in risk-taking situations» Kenneth J.Arrow - http://www.riskland.ru/links/

11. Chris Lewin «Измерение риска» Оттачивая искусство вероятного// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. – 27с.

12. Christoph Н. Loch, Arnd Huchzermeier Прячась за риском из страха инноваций// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. –31с.

13. Кириакос Влахос Инструменты выработки связанных с риском решений// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. – 47с.

14. Разработка управленческого решения в условиях неопределённости и риска [электронный ресурс] http://elearn.oknemuan.ru/?p=1&id=9

15. Системный анализ Б.Г. Юдин [электронный ресурс]: http://www.cultinfo.ru/fulltext/1/001/008/102/641.htm