Анализ и принятие управленческих решений

Скачать реферат: Анализ и принятие управленческих решений

План реферата

Введение

1. Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности.

2 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска .

3 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности .

4 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях конфликта .

Введение

В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субектов рынка достаточно высока . Всвязи с этим большое практическое значение приобретают методы перспективного анализа , когда нужно принимать управленческие решения, оценивая возможные ситуации и делая выбор из нескольких альтернативных вариантов .

Теоретически существует четыре типа ситуаций , в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения , в том числе и на уровне предприятия : в условиях определенности , риска , неопределенности , конфликта . Рассмотрим каждый из этих случаев .

1. Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности.

Это самый простой случай : известно аоличество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы . Нужно выбрать один из возможных вариантов . Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов . Рассмотрим две возможные ситуации :

а) Имеется два возможных варианта ;n=2

В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов . Последовательность действий здесь следующая :

* определяется критерий по которому будет делаться выбор ;

*методом « прямого счета » исчисляются значения критерия для сравниваемых вариантов ;

* вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору .

   Возможны различные методы решения этой задачи . Как правило они подразделяются на две группы :

1. методы основанные на дисконтированных оценках ;

2. методы , основанные на учетных оценках .

     Первая группа методов основывается на следующей идее . Денежные доходы , поступающие на предприятие в различные моменты времени , не должны суммироваться непосредственно ; можно суммировать лишь элементы приведенного потока . Если обозначить F1,F2 ,....,Fn прогно коэфициент дисконтирования зируемый денежный поток по годам , то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле :

      Pi = Fi / ( 1+ r ) i

     где r- коэффициент дисконтирования.

     Назначение коэффициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности будущих денежных поступлений ( доходов ) и приведении их к текущему моменту времени . Экономический смысл этого представления в следующем : значимость прогнозируемой величины денежных поступлений через i лет ( Fi ) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi . Это означает так же , что для инвестора сумма Pi в данный момент времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности . Используя эту формулу , можно приводить в сопоставимый вид оценку будущих доходов , ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом случае коэфициент дисконтирования численно равен процентной ставке , устанавливаемой инвестором , т.е. тому относительному размеру дохода , который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал .

     Итак последовательность действий аналитика такова ( расчеты выполняются для каждого альтернативного варианта ) :

* расчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка ) , IC ;

* оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам Fi ;

* устанавливается значение коэфициента дисконтирования , r ;

* определяются элементы приведенного потока , Pi ;

* расчитывается чистый приведенный эффект ( NPV ) по формуле:

NPV= E Pi - IC

* сравниваются значения NPV ;

* предпочтение отдается тому варианту , который имеет больший NPV ( отрицательное значение NPV свидетельствует об экономической нецелесообразности данного варианта ) .

     Вторая группа методов продолжает использование в расчетах прогнозных значений F . Один из самых простых методов этой группы - расчет срока окупаемости инвестиции .Последовательность действий аналитика в этом случае такова :

* расчитывается величина требуемых инвестиций , IC ;

* оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам , Fi ;

* выбирается тот вариант , кумулятивная прибыль по которому за меньшее число лет окупит сделанные инвестиции . б) Число альтернативных вариантов больше двух . n > 2

     Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов , техника « прямого счета « в этом случае практически не применима . Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального программирования ( в данном случае этот термин означает « планирование » ) . Этих методов много ( линейное , нелинейное, динамическое и пр. ), но на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование. В частности рассмотрим транспортную задачу как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных . Суть задачи состоит в следующем .

     Имеется n пунктов производства некоторой продукции ( а1,а2,...,аn ) и k пунктов ее потребления ( b1,b2,....,bk ), где ai - обьем выпуска продукции i - го пункта производства , bj - обьем потребления j - го пункта потребления . Рассматривается наиболее простая , так называемая «закрытая задача » , когда суммарные обьемы производства и потребления равны . Пусть cij - затраты на перевозку еденицы продукции . Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям , минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции . Очевидно , что число альтернативных вариантов сдесь может быть очень большим , что исключает применение метода « прямого счета » . Итак необходимо решить следующую задачу :

     E E Cg Xg -> min

     E Xg = bj E Xg = bj Xg >= 0

     Известны различные способы решения этой задачи -распределительный метод потенциалов и др . Как правило для расчетов применяется ЭВМ .

     При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации , предполагающие множественные расчеты на ЭВМ . В этом случае строится имитационная модель обьекта или процесса ( компьютерная программа ) , содержащая b-е число факторов и переменных , значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию . Таким образом машинная имитация - это эксперимент , но не в реальных , а в искусственных условиях . По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов , являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев .

2 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска .

     Эта ситуация 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 переудов известна вероятность появления бракованной детали ) ;

     в) субьективными 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 обьекта 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 еденицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов :

 

Постоянные расходы

Операционный доход на еденицу 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 едениц с вероятностью 0 . 4

     х2 = 2000 едениц 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 .     

3 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности .

     Эта ситуация разработана в теории , однако на практике формализованные алгоритмыанализа применяются достаточно редко . Основная трудность здесь состоит в том , что невозможно оценить вероятности исходов . Основной критерий - максимизация прибыли - здесь не срабатывает , поэтому применяют другие критерии :

* максимин ( максимизация минимальной прибыли )

* минимакс ( минимизация максимальных потерь )

* максимакс ( максимизация максимальной прибыли ) и др.

4 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях конфликта .

     Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ . Подобные ситуации рассматриваются в теории игр . Безусловно на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто . В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные методы .

     Оценки , полученные в результате применения формализованных методов , являются лишь базой для принятия окончательного решения ; при этом могут приниматься во внимание дополнительные критерии , в том числе и неформального характера .