Лекція 3 Стратегічні управлінські рішення за умов невизначеності

За ситуації, коли немає можливості оцінити вірогідність майбутніх подій, менеджер може вибрати одну з трьох стратегій:

Стратегія 1 - Максимізація максимальних результатів являє оптимістичний прогноз, який передбачає найкращий результат.

З таблиці 1 видно, що в нашому прикладі менеджер-оптиміст може прийняти рішення - купувати 400 ящиків бананів кожного тижня, адже він сподівається отримати максимальний прибуток - 24 000 грн.

Таблиця 1 - Стратегія 1в прийнятті управлінських рішень

Обсяг закупівель кожного тижня, ящиків	Максимальний прибуток, грн.
100	6000
200	12000
300	18000
400	24000

Стратегія 2 - Максимізація мінімальних результатів являє песимістичний прогноз, який передбачає найбільший серед найбільш поганих результатів.

Проаналізувавши дані таблиці 2 менеджер прийме рішення купувати 100 ящиків бананів кожного тижня.

Таблиця 2- Стратегія 2 в прийнятті управлінських рішень

Обсяг закупівель кожного тижня, ящиків	Оптимально мінімальний прибуток, грн.
100	6 000
200	2 000
300	-2 000
400	-6 000

Стратегія 3 - Мінімізація максимального жалю являє метод оцінки, який визначає можливу втрату за відсутністю запасів і реальну вартість зайвих запасів.

Цей метод передбачає визначення збитку, виходячи з реальних витрат унаслідок закупівлі зайвих запасів і втрати можливого прибутку унаслідок закупівлі запасів в кількості, яка не задовольняє попит.

Наприклад, у разі придбання 300 ящиків бананів при попиті 100 ящиків, 200 (300-100) ящиків бананів буде не реалізовано, а саме компанія втратить 8000 грн. (200 * 40 грн.).

У разі придбання 100 ящиків при попиті 200 ящиків компанія втрачає можливий прибуток в сумі 6000 грн. (100 * (100 - 40).

Розрахунок збитку за принципом мінімізації максимального жалю приведений в таблиці 3

Таблиця 3 - Розрахунок збитку в умовах дискретної ситуації

Щотижневий попит, ящиків	Обсяг закупівель щотижня, ящиків
	100	200	300	400
100	0	4 000	8 000	12 000
200	6 000	0	4 000	8 000
300	12 000	6 000	0	4 000
400	18 000	12 000	6 000	0
Максимально можливий збиток	18 000	12 000	8 000	12 000

Приведений в таблиці 3 розрахунок свідчить, що відповідно до принципу мінімізації максимального жалю, слід купувати 300 ящиків бананів кожного тижня.

Лекція 3 Сильні і слабкі сторони ймовірнісного аналізу управлінських рішень

Узагальнюючи вищезазначене можна визначити достоїнства та недоліки ймовірнісного аналізу рішень.

Так, до достоїнств варто віднести:

• визнання можливостей різних наслідків прийняття рішення;

• кількісне вимірювання ступеня невизначеності, яка сполучена з різними результатами, дозволяє деяким чином оцінити ризик, що також сприяє ефективному прийняттю рішень.

До недоліків відносяться наступні:

• чим більш суб'єктивні значення вірогідності, використовуваної в аналізі, тим більше хисткий такий аналіз і більш сумнівні його результати;

• прогноз результатів і вірогідності їх настання являють собою «дискретні» оцінки. Це означає, що число конкретних результатів обмежене;

• очікуваними значеннями є середні величини;

• допущення незалежності результатів. У нашому аналізі ми мали справу тільки з незалежними результатами, але на практиці вони можуть бути взаємозв'язані. Так, наприклад, якщо для ціни продажу важливим визначальним чинником є собівартість, то ціна, а разом з нею, що цілком ймовірно і обсяг попиту, мали залежність від собівартості одиниці продукції.

У подоланні деяких з відмічених вище труднощів можуть допомогти більш строгі статистичні методи. У разі взаємозалежних випадкових величин можна застосовувати, наприклад, умовні вірогідності, а для проблеми дискретності оцінок - закон нормального розподілу і призначені для нього інструменти аналізу.

Необхідно відзначити, що такі методи більш комплексні і статистично обґрунтовані, але само по собі це не гарантує поліпшення якості інформації для прийняття управлінських рішень. Крім того, складність деяких з методів може виявитися перешкодою для розуміння.

На практиці ймовірнісний аналіз рішень має досить обмежене застосування. Це підтверджує статистичне дослідження, проведене в 1993 році вченим – економістом Друрі (таблиця 1):

Таблиця 1 Частота використання статистичного аналізу в прийнятті рішень за умов невизначеності

	Статистичний аналіз використовують:
	Часто	Іноді	Рідко	Ніколи
% респондентів	6	20	25	49

Таку незначну поширеність частково можна пояснити труднощами оцінки вірогідності результатів, а частково - і думкою про те, що аналітичні викладення ускладнюють сприйняття.