- •Основы принятия управленческих решений
- •1.1. Управление как информационный процесс
- •1.2. Решение основа управления
- •1.3. Процесс и методы принятия управленческих решений
- •Прогнозирование
- •2.1. Роль планирования и прогнозирования в управлении производством
- •2.2. Экспертные методы прогнозирования
- •2.3. Методика проведения индивидуальной разовой экспертной оценки
- •2.4. Статистический анализ временных рядов
- •Прогнозирование методом простого среднего
- •Прогнозирование методом "скользящего" среднего
- •Представлять результаты экспертизы и выполнять их анализ удобно с помощью графиков, показанных на рис. 2.1.
- •Прогнозирование методом "экспоненциального сглаживания"
- •2.5. Факторный анализ статистик
- •Обоснование принятия решений с помощью метода платежной матрицы (дерева решений)
- •3.1. Общая концепция решения задачи
- •3.2. Анализ чувствительности решения задачи
- •3.3. Дерево решений задачи
- •3.4. Предельная стоимость полной информации
- •3.5. Многоуровневые задачи принятия решений
Обоснование принятия решений с помощью метода платежной матрицы (дерева решений)
3.1. Общая концепция решения задачи
Метод позволяет найти ответ на вопрос: какая стратегия поведения в наибольшей степени соответствует достижению поставленных целей в условиях неопределенности внешней среды или риска. Он может помочь менеджерам принимать управленческие решения в подавляющем большинстве случаев, возникающих в их работе. Метод имеет три неоспоримых преимущества:
заставляет менеджера ввести в круг рассмотрения все возможные варианты, в том числе и неблагоприятные (известно, что у менеджеров есть тенденция завышать ожидаемые результаты или исключать из анализа неблагоприятные исходы; метод позволяет избежать подобных ошибок, хотя они могут возникнуть при процедуре прогнозирования вероятностей состояний внешней среды);
формализует процесс оценки вариантов и выбора лучшего из них даже при наличии очень скудной информации о самих вариантах и об окружающей среде,
используется на всех уровнях управления для решения самых разнообразных задач.
Метод относится к теоретико-игровым, но, несмотря на это, он предполагает и использование аналитических зависимостей, и прогнозирование.
Платежная матрица – это запись в матричной форме денежных платежей. Строки матрицы – альтернативные стратегии поведения. Ее столбцы – возможные состояния внешней среды. В клетках матрицы указываются платежи, или стоимостные оценки ожидаемых исходов при принятии данной управленческой альтернативы и возникновении определенного состояния внешней среды. Подход к трактовке платежей может быть двояким: платежи могут иметь смысл положительных результатов или доходов, а также отрицательных результатов или расходов. В первом случае целевой функцией задачи является максимизация доходов, во втором минимизация расходов. Оба подхода к решению симметричны, поэтому рассмотрение методов решения будем вести применительно к первому из них, второй подход встретится в некоторых примерах.
$ Пример.
Компания по производству легких быстромонтируемых складских помещений решает вопрос о строительстве нового завода: построить большой завод, малый завод либо вообще отказаться от строительства (пример принятия стратегического решения).
Внешняя рыночная среда (спрос, конкуренты, распоряжения муниципальных властей и др.) может благоприятствовать строительству, а может не благоприятствовать. Платеж – совокупный доход компании (ден. ед.) от принятия того или иного решения указан в следующей таблице:
Альтернативная стратегия |
Состояния среды |
|
Благоприятное |
Неблагоприятное |
|
Строить большой завод |
200 000 |
–180 000 |
Строить маленький завод |
100 000 |
–20 000 |
Ничего не строить |
0 |
0 |
Возможные критерии для принятия решения в условиях полной неопределенности среды:
МАХIMAX – ориентирован на получение максимального ожидаемого результата (оптимистический подход). В соответствии с ним в качестве оптимальной выбирается альтернатива, дающая максимум в клетках платежной матрицы. Решение по этому критерию строить большой завод.
MAXIMIN – ориентирован на получение гарантированного выигрыша при наихудшем состоянии внешней среды (пессимистический подход, критерий Вальда). В соответствии с ним в качестве оптимальной выбирается альтернатива, имеющая максимальное для наименее благоприятных состояний среды значение ожидаемого результата. Здесь решение ничего не строить.
Равновесный подход (критерий Лапласа), при котором выбирается альтернатива с максимальным значением усредненного по всем состояниям среды платежа. Здесь:
а) 200000 0,5 + (–180000) 0,5 = 10000,
б) 100000 0,5 + (–20000)0,5 = 40000 оптимальная стратегия,
в) 0.
Если существует возможность задать оценки (спрогнозировать) вероятности появления того или иного состояния окружающей среды, тогда решение будет приниматься в условиях риска. Выбор лучшего варианта в этом случае производится на основе расчета ожидаемой денежной отдачи – Expected Monetary Value (EMV). Значения EMV для каждой альтернативы рассчитываются как взвешенные по вероятности суммы платежей (принцип Байеса):
EMVi
=
Pij
pj
,
где Pij – платеж при выборе i-й альтернативы, и j-м состоянии среды;
рj – вероятность возникновения j – го состояния внешней среды.
Критерий выбора лучшей стратегии: EMV max.
EMV – это ожидаемая средняя выгода от принятия решения при большом количестве реализаций.
Обратите внимание: так как возможные состояния среды взаимоисключают друг друга и в совокупности исчерпывают все возможные варианты, сумма вероятностей их возникновения всегда должна быть равна единице, т.е.:
.
Рассмотрим решение поставленной выше задачи в условиях риска. Для этого зададим соотношение вероятностей двух состояний среды: 40 – 60%. Тогда:
EMV1 = 200000 0,4 + (–180000) 0,6 = –28000,
EMV2 = 100000 0,4 + (–20000) 0,6 = 28000 оптимальная стратегия,
EMV3 = 0.
Рассмотрим решение при другом соотношении вероятностей: 70–30 %.
EMV1 = 200000 0,7 + (–180000) 0,3 = 86000 оптимальная стратегия,
EMV2 = 100000 0,7 + (–20000) 0,3 = 64000,
EMV3 = 0.
Как видим, результат решения задачи изменился, и нужно выбирать строительство большого завода.
Очевидно, что решение в значительной степени зависит от заданного распределения вероятностей. Учитывая то, что оценка (прогноз) вероятностей состояний среды может быть неточной, определенный интерес представляет анализ чувствительности решения к изменению распределения вероятностей.
