Рефераты. Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР...

В ряде случаев, однако, организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности возможных событий. В таких ситуациях руководителям помогает опыт, который показывает , что именно может произойти с наибольшей вероятностью. В этих случаях оценка вероятности является субъективной.

Пример решения, принятого в условиях риска,- решение транспортной компании застраховать свой парк автомобилей. Менеджер не знает точно, будут ли аварии и сколько и какой ущерб они причинят, но из статистики транспортных происшествий он знает, что одна из десяти машин раз в году попадает в аварию и средний ущерб составляет $ 1 000 (цифры условные). Если организация имеет 100 автомашин, то за год вероятны 10 аварий с общим ущербом $ 10 000. В действительности же аварий может быть меньше, но ущерб больше, или наоборот. Исходя из этого и принимается решение о целесообразности страхования транспортных средств и размере страховой суммы.

Анализ и принятие решений в условиях риска встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом , предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей . При этом пользуются:

а) известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5) ;

б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали ) ;

в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.

Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

·     прогнозируются возможные исходы Ak , k = 1 ,2 ,....., n ;

·     каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk , причем

Е рк = 1

·     выбирается критерий (например, максимизация математического ожидания прибыли);

·     выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию .

Пример: имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей :

         Проект А

Проект В

Прибыль

Вероятность

Прибыль

Вероятность

3000

0. 10

2000

0 . 10

3500

0 . 20

3000

0 . 20

4000

0 . 40

4000

0 . 35

4500

0 . 20

5000

0 . 25

5000

0 . 10

8000

0 . 10

 

Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет соответственно равно :

У ( Да ) = 0 . 10 * 3000 + ......+ 0 . 10 * 5000 = 4000

У ( Дб ) = 0 . 10 * 2000 +.......+ 0 . 10 * 8000 = 4250

Таким образом проект Б более предпочтителен . Следует , правда , отметить , что этот проект является и относительно более рискованным , поскольку имеет большую вариацию по сравнению с проектом А ( размах вариации проекта А - 2000 , проекта Б - 6000 ) .

В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений . Логику этого метода рассмотрим на примере .

Пример : управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения станка М1 либо станка М2 . Станок М2 более экономичен , что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов :


 

Постоянные расходы

Операционный доход на единицу продукции

Станок М1

15000

20

Станок М2

21000

24



Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов :

Этап 1 . Определение цели.

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли.

Этап 2 . Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа ( контролируются лицом, принимающим решение)

Управляющий может выбрать один из двух вариантов:

а1 = { покупка станка М1 }

а2 = { покупка станка М2 }

Этап 3 . Оценка возможных исходов и их вероятностей ( носят случайный характер ).

Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности следующим образом:

х1 = 1200 единиц с вероятностью 0 . 4

х2 = 2000 единиц с вероятностью 0 . 6

        Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода :

                                              1200                        20 * 1200 - 15000 = 9000  

                     М               0.4

                                   

                                   0.6       2000                     20 * 2000 - 15000 = 25000

а1

а2

                                                 1200                   24 * 1200 - 21000 = 7800

                                                        

                                    0.4

                      М2        0.6          2000                  24 * 2000 - 21000 = 27000


Е ( Да ) = 9000 * 0 . 4 + 25000 * 0 . 6 = 18600

Е ( Дб ) = 7800 * 0 . 4 + 27000 * 0 . 6 = 19320

Таким образом, вариант с приобретением станка М2 экономически более целесообразен.


Решение принимается в условиях неопределённости, когда из-за недостатка информации невозможно количественно оценить вероятность его возможных результатов. Это довольно часто встречается при решении новых, нетипичных проблем, когда требующие учёта факторы настолько новы и/или сложны, что о них невозможно получить достаточно информации. Неопределённость характерна и для некоторых решений , которые приходится принимать в быстро меняющихся ситуациях . В итоге вероятность определённой альтернативы невозможно оценить с достаточной степенью достоверности.

Сталкиваясь с неопределённостью, управляющий может использовать две основные возможности:

1) попытаться получить дополнительную информацию и ещё раз проанализировать проблему с целью уменьшить её новизну и сложность. В сочетании с опытом и интуицией это даст ему возможность оценить субъективную, предполагаемую вероятность возможных результатов;       

2)   когда не хватает времени и / или средств на сбор дополнительной информации, при принятии решений приходится полагаться на прошлый опыт и интуицию.

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

       Подводя итог, сделаем следующие выводы:

1.     Решение- это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности, возникает на всех этапах процесса управления и составляет часть любой функции менеджмента.

2.     Принятие решений (управленческих) в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.

3.     На характер принимаемых решений огромное влияние оказывает степень полноты и достоверной информации, которой располагает менеджер. В зависимости от этого решения могут приниматься в условиях определенности (детерминированные решения) и риска или неопределенности (вероятностные решения).

4.     Комплексный характер проблем современного менеджмента требует комплексного, всестороннего их анализа, т.е. участия группы менеджеров и специалистов, что приводит к расширению коллегиальных форм принятия решений.

5.     Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Процесс принятия решений – циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, выборе из них наилучшей и ее реализации.






 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:


1.      Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений.- М.: Экономика, 1984г.

2.      Саркисян С.А. Теория прогнозирования и принятия решений.-М.: Высшая школа 1979/-351c/

3.      Хруцкий Е.А. и др. Проблемы эффективности принятия решений на примере материально – технического снабжения. – М.: Наука, 1983г.

4.      Герчикаова И.Н. Менеджмент- М.: 1994.-342с.




 


[1] Андреев В.Н., Герасимов Ю.Ю. Принятие оптимальных решений: Теория и применение в лесном деле. Йоэнсуу: Из-во ун-та Йоэнсуу, 1999. С.112.


[2] Андреев В.Н., Герасимов Ю.Ю. Принятие оптимальных решений: Теория и применение в лесном деле. Йоэнсуу: Из-во ун-та Йоэнсуу, 1999. С.152.


[3] Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1998.С.28. 


[4] Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1998.С.38.



Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6



2012 © Все права защищены
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.