Реферат
Реферат
Методи обгрунтування управлінських рішень
У сучасній літературі з теорії прийняття рішень існують різні підходи щодо класифікації методів обгрунтування управлінських рішень. Один з найпоширеніших способів класифікації представлено на рис.2.5.
Рис. 2.5. Класифікація методів обгрунтування управлінських рішень
Відповідно до цього способу всі методи обгрунтування управлінських рішень поділяються на кількісні та якісні.
Кількісні методи (або методи дослідження операцій) застосовують, коли фактори, що впливають на вибір рішення, можна кількісно визначити та оцінити.
Якісні методи використовують тоді, коли фактори, що визначають прийняття рішення не можна кількісно охарактеризувати або вони взагалі не піддаються кількісному вимірюванню. До якісних методів належать в основному експертні методи.
Кількісні методи залежно від характеру інформації, яку має особа, яка приймає рішення, поділяються на:
1) методи, що застосовуються в умовах однозначної визначеності інформації про ситуацію прийняття рішення (аналітичні методи та частково методи математичного програмування);
2) методи, що застосовуються в умовах імовірностної визначеності інформації про ситуацію прийняття рішення (статистичні методи та частково методи математичного програмування);
3) методи, що застосовуються в умовах невизначеності інформації про ситуацію прийняття рішення (теоретико-ігрові методи, які залежно від того, що спричиняє невизначеність ситуації: об’єктивні обставини або свідомі дії противника, поділяються на методи теорії статистичних рішень та методи теорії ігор).
Дамо загальну характеристику кожної з наведених груп методів.
Аналітичні методи характеризуються тим, що встановлюють аналітичні (функціональні) залежності між умовами вирішення задачі (факторами) та її результатами (прийнятим рішенням). До аналітичних належить широка група методів економічного аналізу діяльності фірми (наприклад, побудова рівняння беззбитковості і знаходження точки беззбитковості).
Статистичні методи грунтуються на збиранні та обробці статистичних матеріалів. Характерною рисою цих методів є врахування випадкових впливів та відхилень. Статистичні методи включають методи теорії імовірностей та математичної статистики. В управлінні широко використовують наступні з цієї групи методів: кореляційно-регресійний аналіз; дисперсний аналіз; факторний аналіз; кластерний аналіз; методи статистичного контролю якості і надійності та інші.
Методи математичного програмування. Математичне програмування – це розділ математики, який містить теорію та методи рішення умовних екстремальних задач з кількома змінними. В задачах математичного програмування необхідно вибрати значення змінних (тобто параметрів управління) так, аби забезпечити максимум (або мінімум) цільової функції за певних обмежень. Найбільш широко методи математичного програмування застосовуються в сферах планування номенклатури і асортименту виробів; визначенні маршрутів виготовлення виробів; мінімізації відходів виробництва; регулюванні запасів; календарному плануванні виробництва тощо.
Методи теорії статистичних рішень використовуються, коли невизначеність ситуації обумовлена об'єктивними обставинами, які або невідомі, або носять випадковий характер.
Теорія ігор використовується у випадках, коли невизначеність ситуації обумовлена свідомими діями розумного супротивника. Докладніше теоретико-ігрові методи розглядаються наприкінці лекції.
Конкретними інструментами реалізації методів обгрунтування управлінських рішень, що широко використовуються на практиці є: прогнозування, платіжна матриця, "дерево рішень".
Під прогнозом розуміють обгрунтоване твердження про можливий стан об'єкту в майбутньому, про альтернативні шляхи досягнення такого стану. Прогнозування управлінських рішень тісно пов'язано з плануванням. Прогноз в системі управління є передплановою розробкою багатоваріантних моделей розвитку об'єкта управління.
Метою прогнозування управлінських рішень є одержання науково обгрунтованих варіантів тенденцій розвитку проблемних ситуацій.
У науковій літературі наводяться різні класифікації методів прогнозування. Практичне застосування тих чи інших методів визначається такими факторами, як об'єкт прогнозу, точність прогнозу, наявність вихідної інформації. Серед методів прогнозування управлінських рішень виокремлюють кількісні та якісні. До першої групи відносять: нормативний метод; параметричний метод; метод екстраполяції; індексний метод.
До другої групи методів відносять: експертний метод; функціональний метод; метод оцінки технічних стратегій.
Метод платіжної матриці дозволяє дати оцінку кожної альтернативи як функції різних можливих результатів реалізації цієї альтернативи.
Основними умовами застосування методу платіжної матриці є:
n
наявність кількох альтернатив вирішення проблеми;
n
наявність декількох ситуацій, які можуть мати місце при реалізації кожної альтернативи;
n
можливість кількісно виміряти наслідки реалізації альтернатив.
В концепції платіжної матриці ключовим є поняття "очікуваного ефекту". Очікуваний ефект - це сума можливих результатів ситуацій, які можуть виникнути в процесі реалізації альтернативи, помножених на імовірність наставання кожної з них. В методі платіжної матриці критично важливим є точна оцінка імовірностей виникнення ситуації в процесі реалізації альтернатив.
Метод дерева рішень передбачає графічну побудову різних варіантів дій, які можуть бути здійснені для вирішення існуючої проблеми.
Графік “дерева рішень” має (див. рис.2.6.):
Перша Альтернативи Точка Імовір- Події Розрахункова величина
точка (можливі дії) можли- ність коефіцієнта ROI(%)
прийняття востей подій
рішення
стабільне зростання 15
Покупк а 0,5
нової 10,8 0,3 стагнація 9
фірми 0,2 висока інфляція 3
0,5 стабільне зростання 10
Розширення 9,4 0,3 стагнація 12
існуючих 0,2 висока інфляція 4
потужностей 0,5 стабільне зростання 6,5
0,3 стагнація 6
Вкладання 6,25 0,2 висока інфляція 6
грошей
в банк
поле дій поле можливих подій поле можливих наслідків
Рис.2.6. Графік "дерева рішення" в задачі інвестування коштів фірми
1)
три поля, які можуть повторюватися в залежності від складності самої задачі:
а) поле дій (поле можливих альтернатив). Тут перелічені всі можливі альтернативи дій щодо вирішення проблеми;
б) поле можливих подій (поле імовірностей подій). Тут перелічені можливі ситуації реалізації кожної альтернативи та визначені імовірності виникнення цих ситуацій;
в) поле можливих наслідків (поле очікуваних результатів). Тут кількісно охарактеризовані наслідки (результати), які можуть виникнути для кожної ситуації;
2) три компоненти:
а) перша точка прийняття рішення. Вона звичайно зображена на графіку у вигляді чотирикутника та вказує на місце, де повинно бути прийнято остаточне рішення, тобто на місце, де має бути зроблений вибір курсу дій;
б) точка можливостей. Вона звичайно зображується у вигляді кола та характеризує очікувані результати можливих подій;
в) "гілки дерева". Вони зображуються лініями, які ведуть від першої точки прийняття рішення до результатів реалізації кожної альтернативи.
Ідея методу "дерево рішень" полягає у тому, що просуваючись гілками дерева у напрямку справа наліво (тобто від вершини дерева до першої точки прийняття рішення):
а) спочатку розрахувати очікувані виграші по кожній гілці дерева;
б) а потім, порівнюючи ці очікувані виграші, зробити остаточний вибір найкращої альтернативи.
Використання цього методу передбачає, що вся необхідна інформація про очікувані виграші для кожної альтернативи та імовірності виникнення всіх ситуацій була зібрана заздалегідь. Метод "дерева рішень" застосовують на практиці у ситуаціях, коли результати одного рішення впливають на подальші рішення, тобто, як говорять, для прийняття послідовних рішень.
Теоретико-ігрові методи. В більшості випадків для прийняття управлінських рішень використовується неповна і неточна інформація, яка і утворює ситуацію невизначеності. Для обгрунтування рішень рішень в умовах невизначеності використовують:
1)
методи теорії статистичних рішень (ігри з природою);
2)
методи теорії ігор.
Модель задачі теорії статистичних рішень можна описати так: якщо існує S = (S1, S2, . . . , Sn) - сукупність можливих станів природи, а X = (X1, X2 , . . . , X m) - сукупність можливих стратегій керівника, тоді складемо матрицю, кожний елемент якої Rij -є результатом і-ої стратегії за j-ого стану природи. В процесі прийняття рішення необхідно на основі наявних відомостей вибрати таку стратегію, яка забезпечить максимальний виграш за будь-яких станів природи. Отже, в задачах теорії статистичних рішень вже існує оцінка реалізації кожної стратегії для кожного стану природи. Проте зовсім невідомо, який із станів природи реально виникатиме. Для розв’язання таких задач використовуються наступні критерії:
1.
Критерій песимізму (критерій Уолда). Згідно критерія песимізму для кожної стратегії існує найгірший з можливих результатів. Вибирається при цьому така стратегія, яка забезпечує найкращий з найгірших результатів, тобто забезпечує максимальний з можливих мінімальних результатів. Критерій песимізму у математично формалізованому виді можна представити так:
max ( min Rij ).
2.
Критерій оптимізму. У відповідності до цього критерія, для кожної стратегії є найкращий з можливих результатів. За допомогою критерія оптимізму вибирається стратегія, яка забезпечує максимальний результат з числа максимально можливих:
max ( max Rij ).
3.
Критерій коефіцієнта оптимізму (критерій Гурвіца). В реальності, особа яка приймає рішення, не є абсолютним песимістом або абсолютним оптимістом. Звичайно вона знаходиться десь поміж цими крайніми позиціями. У відповідності до таких передбачень і використовується критерій коефіцієнта оптимізму. Для математичної формалізації коефіцієнта оптимізму до його формули вводиться коефіцієнт , який характеризує (у долях одиниці) ступінь відчуття особою, яка приймає рішення, що вона є оптимістом. Вибирається при цьому стратегія, яка забезпечує:
max[ ( max Rij ) + ( 1- )( min Rij).
4.
Критерій Лапласса. За допомогою трьох попередніх критеріїв стратегія вибиралася виходячи з оцінки результатів станів природи і практично не враховувалися ймовірності виникнення таких станів. Критерій Лапласа передбачає розрахунки очікуваних ефектів від реалізації кожної стратегії, тобто суми можливих результатів виникнення кожного стану природи зважених на ймовірності появи кожного з них. Вибирається при цьому стратегія, яка забезпечує максимальний очікуваний ефект:
n
max ( Rij * Pj ),
j=1
де Pj – імовірність виникнення