Теория принятия управленческих решений

Содержание. 1.1 Методы и модели принятия ре шений 1.2 Основные положения метода 1.3 Анализ чувствительности 1.4 Дерево решений задачи 1.5 Предельная стоимость полной информации 1.6 Многоуровневые задачи принятия решений 2 Практическая часть Заключение Список литературы 1. 1. Методы и модели принятия ре шений Когда обращаются к решениям производственного менед жмента, то предполагают, что этот процесс тесно связан с использованием моделей и количественного анализа. Теория принятия решений представля ет собой общий аналитический подход к выбору направлений действий в люб ой сфере деятельности человека. Она широко используется и в производств енном (операционном) менеджменте, начиная от анализа перспектив новых то варов, выбора методов производства, планирования размещения и вплоть до составления производственных расписаний. В теории принятия решений су ществуют три основных направления. Их выбор зависит от степени определе нности возможных исходов или последствий, с которыми может столкнуться менеджер, принимающий решения. Это следующие типы подходов к принятию ре шений. Принятие решений в условиях определенности, 11 когда принимающий решение знает с определенностью пос ледствия или результат выбора им любой альтернативы. Менеджеру необход имо сравнить альтернативы и пр инять решение, чт о не всегда бывает просто. Примером является задача составления произво дственных расписаний, которая постоянно возникает на нижнем уровне про изводственного планирования и вызывает существенные трудности с разре шением. Принятие решений в условиях риска, 11 когда прин имающий решение знает вероятность появления того или иного результата. Цель менеджера — максимизировать ожидаемый результат. Принятие решений в условиях неопределенности, 11 когда прин имающий решение не может оценить вероятности появления результата для каждой альтернативы. Этот случай самый сложны й для менеджера. Вне зависим ости от типа и сложности решаемой задачи, особенностей метода, используе мого для ее решения, все принимающие решения сталкиваются с альтернатив ами, из которых необходимо произвести выбор лучшей, и состояниями внешне й среды. Альтернатива - направление действий или стратегия, которая может быть выбрана принимающим решение. Состояние среды - внешняя (в нашем случае экономико-уп равленческая) ситуация, на которую принимающий решение не может или почт и не может оказывать влияние. Кроме того, доступная ему информация о сред е может быть неполной и неопределенной. Чтобы представить альтернативы решений и состояния среды, менеджер может использовать 2 простых и наглядных способа: графически й — построить дерево решений и табличный. Наиболее широко используемым методом для решения разнообразных задач менеджмента является метод де рёва решений, и метод платежной матрицы . Платёжная матрица – это один из методов статистическ ой теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в вы боре одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководи тель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способс твовать достижению целей. Этот метод используется для от вета на вопрос, какая из альтернативных стратегий поведения в наибольше й степени соответствует достижению поставленных целей в условиях неоп ределенности внешней среды или риска. Кроме того, руководитель должен располагать воз можностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчет а ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полн ую определенность. Но также редко он действует в условиях полной неопред еленности. В виде матрицы, руководитель без труда может устано вить, какой выбор наиболее привлекателен при заданных критериях. Он буде т, конечно, соответствовать наивысшему ожидаемому значению. По словам Н. Пола Лумбы: «Платеж представляет собой дене жное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи пре дставить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу». Сл ова «в сочетании с конкретными обстоятельствами» очень важны, чтобы пон ять, когда можно использовать платежную матрицу и оценить, когда решение , принятое на ее основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде ма трица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые факт ически свершаются. Если такое событие или состояние природы не случаетс я на деле, платеж неизбежно будет иным. Метод может помочь менеджерам принимать управленче ские решения в подавляющем большинстве ситуаций, практически возникаю щих в работе. Метод имеет три преимущества: он заставляет менеджера ввести в круг рассмотре ния все возможные варианты, в том числе и неблагоприятные (известно, что п сихологические особенности заставляют менеджеров завышать ожидаемые результаты или исключать из анализа неблагоприятные исходы; метод позв оляет избежать подобных ошибок, хотя они могут перейти н 11 а процедуру прогнозирования вероятностей состояния вн ешней среды); он формализует процесс оценки вариантов и выбор а лучшего из них даже в условиях скудной информации о вариантах и окружа ющей среде, тем самым он всегда оказывается более предпочтительным, чем принятие решения без использования каких-либо методов; 11 он используется на всех уровнях управления для р ешения разнообразных задач. 11 Метод относится к теоретико-игровым методам, но несмотря н а это, он использует и аналитические зависимости, и прогнозирование. 1.2. Основные положения метода Платежная матрица — э то запись в матричной форме денежных платежей/полезностей. Строки матри цы — альтернативные стратегии поведения, столбцы — возможные состоян ия внешней среды. В клетках матрицы указываются платежи, или стоимостные оценки ожидаемых исходов при принятии данной управленческой альтерна тивы и возникновении определенного состояния внешней среды. Платежи мо гут иметь смысл положительных результатов или доходов, а также отрицате льных результатов или расходов. В пером случае задача решается на максим изацию дохода, во втором — на минимизацию расходов. Принятие решения в условиях полной неопределен ности среды возможно с использованием трех критериев. 1. МАХ IM АХ — ориентирован на получение максимального ожидаемого резу льтата (подход оптимиста). В соответствии с ним в качестве оптимальной вы бирается альтернатива, дающая максимум в клетках платежной матрицы. В пр имере 9. 1 решение по этому критерию — построить большой завод. 2. МАХ IMIN — ориентирован на получе ние гарантированного выигрыша при наихудшем состоянии внешней среды (п одход пессимиста, критерий Вальда). В соответствии с ним в качестве оптим альной выбирается альтернатива, имеющая максимальное значение ожидаем ого результата в наименее благоприятном состоянии среды. Здесь решение — отказ от строительства. 3. Равновесный подход (к ритерий Лапласа), при к отором выбирается альтернатива с максимальным значением усредненного по всем состояниям среды платежа. Решения в условиях риска принимаются в тех случ аях, когда существует возможность спрогнозировать (дать оценку вероятн ости) появление того или иного состояния внешней среды. Выбор лучшего ва рианта в этом случае производится на основе расчета ожидаемой денежной отдачи (ехрес ted monetary value EMV ). Значения ЕМУ для каждой альтернативы рассчитываются как взвешенные по вероятностям суммы платежей (прин цип Байеса): где Р ij - платеж при выборе i -й альтернативы и j - o м состоянии внешней среды; р j — вероятность возникновения j-го со стояния внешней среды. Критерий выбора лучшей стратегии — максимальн ое значение EMV . П оказатель EMV - эт о ожидаемая средняя выгода от принятия решения при большом числе вариан тов реализации. Отметим, что возможные состояния внешней среды взаимоис ключают друг друга и в совокупности исчерпывают все принимаемые в расчё т варианты, сумма вероятностей их возникновения всегда должна быть равн а единице. 1.3. Анализ чувствительности Анализ чувствительности — это определение так ого уровня вероятности, до которого данная альтернатива является лучше й. Анализ выполним только для случая двух возможных состояний внешней ср еды и любого числа альтернатив. В этом заключена его ограниченность, так как на практике разнообразие состояний среды может быть намного больше. В целях выполнения анализа чувствительности строятся графики зависимо сти значений EMV о т распределения вероятностей между состояниями внешней среды. 1.4. Дерево решений задачи Кроме использования платежной матрицы для решения данного типа задач, как уже указывалось, можно строить дерево решений . При построении дерева узлы принятия решений озн ачают выбор альтернатив, который делает менеджер, а узлы состояния внешн ей среды — возможные о тветы среды. Если построение дерева идет слева направо, то расчет и приня тие решений — справа налево: • в у злах состояния внешней среды платеж и «сворачив аются» в значения ЕМ 11 V с соответствующими им весами-вероятностями; • в узлах принятия решений происходит выбор луч ших альтернатив, например, по критерию EMV 11 => мах. При решении простых задач дерево не дает никаких преимуществ, но для решения многоуровневых задач его преимущества неос поримы. Дерево, как любое графическое представление, более наглядно, поэ тому предпочтительнее в более сложных ситуациях. Выделение только двух состояний внешней среды — благоприятного и неблагоприятного— далеко не единственный и не луч ший способ оценки внешней среды, который применяется лишь в случаях, ког да информация о среде ограничена. Альтернативных вариантов стратегий в общем случае может быть много. И это позволяет уточнить решение задачи. 1.5. П редельная стоимость полной информации Исследования показывают: когда установлены точные значения вероятности, методы дерева решений и платежной матрицы обеспе чивают принятие более качественных решений, чем традиционные подходы. Какова может быть предельная цена при покупке информации? Ответ на этот вопрос дает показатель ожидаемой стоимости полной информации ( EVPI ) , который ра ссчитывается следующим образом: EVPI = Ожидаемый результат - MAX EMV при наличии полной информации О жидаемый результат при наличии полной информации о внешней ср еде равен максимальной выгоде при одном состоянии внешней среды, умноже нной на вероятность этого состояния, плюс максимальная выгода при друго м состоянии, умноженная на вероятность этого состояния, плюс... и т. д. 1.6. Многоуровневые задачи принятия решений Задачи могут быть осложнены путем приня тия решений на нескольких уровн ях. Отметим, что здесь решения должны приниматься дваж ды, причем решение о принятии того или иного варианта строительства долж но быть принято на основе уже известных к тому времени результатов допол нитель ных исследований. Это определяет последовательность решения задачи , в частности, последовательность узлов принятия решений в дереве для эт ой задачи. Расчет ведем справа налево — от известного к искомому . Рассмотрим методы и модели принятия р ешений на конкретном примере: Тульский танкостроительный завод собирает гусеницы для тракторов и танков. Статистика уровня продаж: 150 пар гусениц продаются с вероятностью 40%, 160 пар- 35%, 170 пар – 15%, 180пар- 10%. Прибыль от реализации одной пары гусениц составляет 2600р. Непроданные гусеницы требуют ухода, затраты на ух од одной пары в месяц составляет 500р. Какой запас гусениц является для зав ода оптимальным? Вычислите предельную стоимость полной информации о пр одажах. 150 гус. (100%) 390тыс.р. 150 гус. 150 гус .(40%) 385тыс.р. 160 гус. (60%) 416тыс.р. 160 гус. 150 гус.(40%) 380тыс.р. 160 гус. ( 35%) 411тыс.р. 170 гус 170 гус. (25%) 442тыс.р. 150 гус.(40%) 375тыс.р. 180 гус 160 гус. (35%) 406тыс.р. 170 гус. (15%) 437тыс.р. 180 гус. (10%) 468тыс.р. ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ К ПРИМЕРУ Запас Спрос, руб. EMV , руб 150 гусениц 160 гусениц 170 гусениц 180 гусениц 150 гус 160 гус 170 гус 180 гус Вероятность 390 т ыс 385 тыс 380 тыс 375 тыс 0,4 390 тыс 416 тыс 411 тыс 406 тыс 0,35 390 тыс 416 тыс 442 тыс 437тыс 0,15 390 тыс 416 тыс 442 тыс 468 тыс 0,10 390 тыс 403,6 тыс 406,35 тыс 404,45 тыс ТАБЛИЦА К ПРИМЕРУ Решение: EMV 1=390(0,4)+390(0,35)+390(0,15)+390(0,1)=390 т.р. EMV 2=154+145,6+62,4+41,6=403,6 т.р. EMV 3=152+143,85+66,3+44,2=406,35 т.р. EMV 4=150+142,1+65,55+46,8=404,45 т.р. EVPI =390(0,4)+ 416(0,35)+442(0,15)+468(0,1)-406,35=414,7-406,35=8,35 т.р. Вывод: Расчет EMV показывает, что лучший вариант решения – запасать 170 гу сениц. 2. Практическая часть. Задача 2-2 Владелец магазина собирается открыть новый отдел. Если рынок будет благоприятный (с веро ятностью 0,35), то магазин получит прибыль 280 тыс.д.е., если неблагоприятный (с в ероятностью 0,65), он понесет потери 90 тыс.д.е. Положительные результаты марк етингового исследования повышают вероятность благоприятного рынка до 0,8, а отрицательные - до 0,2. Стоимость маркетингового исследования 40 тыс.д.е. П оложительные и отрицательные результаты маркетингового исследования равновероятны. По какому пути пойдет директор магазина? И стоит ли ему от крывать новый отдел?