- •1. Цель и содержание самостоятельной работы
- •2. Требования к представлению и оформлению результатов срс
- •3. Задания для самостоятельной работы
- •4. Указания к выполнению работы Метод Хаффмана
- •Дискретные цепи Маркова
- •Основные характеристики систем массового обслуживания (смо)
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •5. Пример выполнения работы
- •7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
- •6. Вопросы для самостоятельной подготовки:
Принятие решений в условиях неопределенности
Принятие решений в условиях неопределенности основано на том, что вероятности различных вариантов развития событий неизвестны. В этом случае субъект руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой — критерием выбора из всех альтернатив по составленной «матрице решений». Принятие решений в условиях риска основано на том, что каждой ситуации развития событий может быть задана вероятность его осуществления. Это позволяет взвесить каждое из значений эффективности и выбрать для реализации ситуацию с наименьшим уровнем риска.
Обоснование и выбор конкретных управленческих решений, связанных с финансовыми рисками, базируется на концепции и методологии теории принятия решений. Эта теория предполагает, что решениям, связанным с риском, всегда свойственны элементы неизвестности конкретного поведения исходных параметров, которые не позволяют четко детерминировать значения конечных результатов этих решений. В зависимости от степени неизвестности предстоящего поведения исходных параметров принятия решений различают условия риска, в которых вероятность наступления отдельных событий, влияющих на конечный результат, может быть установлена с той или иной степенью точности, и условия неопределенности, в которых из-за отсутствия необходимой информации такая вероятность не может быть установлена.
Методология принятия решения в условиях риска и неопределенности предполагает построение в процессе обоснования рисковых решений так называемой «матрицы решений», которая имеет следующий вид (табл. ).
Таблица. «Матрица решений», выстраиваемая в процессе принятия решения в условиях риска или неопределенности
Варианты альтернатив принятия решений |
Варианты ситуаций развития событий |
|||
С1 |
С2 |
... |
С n |
|
А1 |
Э11 |
Э12 |
... |
Э1 n |
А2 |
Э21 |
Э22 |
... |
Э2 n |
... |
|
|
... |
|
А n |
Э n1 |
Э n2 |
... |
Э nn |
В приведенной матрице значения A1; A2;... А n характеризуют каждый из вариантов альтернатив принятия решения; значения С 1; С2;...; С n — каждый из возможных вариантов ситуации развития событий; значения Э11; Э12; Э1 n; Э21; Э22; Э2 n; Э n1; Э n2; ...; Э nn — конкретный уровень эффективности решения, соответствующий определенной альтернативе при определенной ситуации. Приведенная матрица решений характеризует один из ее видов, обозначаемый как «матрица выигрышей», так как она рассматривает показатель эффективности. Возможно также построение матрицы решений и другого вида, обозначаемого как «матрица рисков», в котором вместо показателя эффективности используется показатель финансовых потерь, соответствующих определенным сочетаниям альтернатив принятия решений и возможным ситуациям развития событий. На основе указанной матрицы рассчитывается наилучшее из альтернативных решений по избранному критерию. Методика этого расчета дифференцируется для условий риска и условий неопределенности.
Принятие решений в условиях неопределенности основано на том, что вероятности различных вариантов ситуаций развития событий субъекту, принимающему рисковое решение, неизвестны. В этом случае при выборе альтернативы принимаемого решения субъект руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой — соответствующим критерием выбора из всех альтернатив по составленной им «матрице решений». Основные критерии, используемые в процессе принятия решений в условиях неопределенности, представлены ниже.
Критерий Лапласа опирается на принцип недостаточного основания, который гласит, что, поскольку распределение вероятностей состояний P(si) неизвестно, нет причин считать их различными. Следовательно, используется оптимистическое предположение, что вероятности всех состояний природы равны между собой, т.е. P{s1} = P{s2} = ... = P{sn} = 1/n. Если при этом v(аi, sj) представляет получаемую прибыль, то наилучшим решением является то, которое обеспечивает
Если величина v(аi, sj) представляет расходы лица, принимающего решение, то оператор "max" заменяется на "min".
Критерий Вальда или Максиминный (минимаксный) критерий основан на консервативном осторожном поведении лица, принимающего решение, и сводится к выбору наилучшей альтернативы из наихудших. Если величина v(аi, sj) представляет получаемую прибыль, то в соответствии с максиминным критерием в качестве оптимального выбирается решение, обеспечивающее
Если величина v(аi, sj) представляет потери, используется минимаксный критерий, который определяется следующим соотношением.
Критерий Сэвиджа стремится смягчить консерватизм минимаксного (максиминного) критерия путем замены матрицы платежей (выигрышей или проигрышей) v(аi, sj) матрицей потерь r(аi, sj), которая определяется следующим образом.
Критерий Гурвица. Этот критерий охватывает ряд различных подходов к принятию решений — от наиболее оптимистичного до наиболее пессимистичного (консервативного). Пусть 0 <= а <= 1 и величины
v(аi, sj) представляют доходы. Тогда решению, выбранному по критерию Гурвица, соответствует
Параметр α - показатель оптимизма. Если α = 0, критерий Гурвица становится консервативным, так как его применение эквивалентно применению обычного минимаксного критерия Вальда. Если α = 1, критерий Гурвица становится слишком оптимистичным, ибо рассчитывает на наилучшие из наилучших условий.
Можно конкретизировать степень оптимизма (или пессимизма) надлежащим выбором величины a интервала [0,1]. При отсутствии ярко выраженной склонности к оптимизму или пессимизму выбор а = 0,5 представляется наиболее разумным. Если величины v(аi, sj) представляют потери, то критерий принимает следующий вид:
Эти критерии отличаются по степени консерватизма, который проявляет индивидуум, принимающий решение, перед лицом неопределенности.
