Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшегопрофессионального образования
«Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Воронежский филиал
кафедра менеджмента и управления организацией
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине
«Управленческая экономика»
на тему: «Среда решения и выработка решений в условиях неопределенности »
Выполнил
Студент группы МУЭз-315
заочной формы обучения
Колобаев А.В.
Научный руководитель:
Д.э.н., профессор Голикова Г.В.
Воронеж – 2016
Содержание:
Введение………………………………………………………......3
Критерий решения Вальда, или максимин……………………..4
Критерий решения Сэйвиджа…………………………………....4
Критерий минимаксного риска Сэйвиджа……………………...5
Альфа-критерий решения Гурвица………………………….…..5
Критерий решения Лапласа, или Байесов критерий…………..6
Основным правилом принятия решения в условиях неопределенности является стремление к возможно большей объективности………….6
Введение
Выбор наилучшего решения в условиях неопределенности существенно зависит от того, какова степень этой неопределенности, т.е. от того, какой информацией располагает ЛПР.
Поскольку предположения являются субъективными, постольку должны различаться степени неопределенности со стороны ЛПР. Например, два человека могут рассматривать одно и то же событие, но каждый будет делать собственные предположения с большей или меньшей вероятностью, чем другой. Процедура принятия решения может зависеть от степени неопределенности, понимаемой ЛПР.
|
|
Практикуются два основных подхода к принятию решения в условиях неопределенности.
ЛПР может использовать имеющуюся у него информацию и свои собственные личные суждения, а также опыт для идентификации и определения субъективных вероятностей возможных внешних условий, а также оценки вытекающих в результате отдач для каждой имеющейся стратегии в каждом внешнем условии. Это, в сущности, делает условия неопределенности аналогичными условиям риска, а процедура принятия решения, обсуждавшаяся ранее для условий риска, выполняется и в этом случае.
Если степень неопределенности слишком высока, то ЛПР предпочитает не делать допущений относительно вероятностей различных внешних условий, т.е. это лицо может или не учитывать вероятности, или рассматривать их как равные, что практически одно и то же. Если применяется данный подход, то для оценки предполагаемых стратегий имеются четыре критерия решения:
- критерий решения Вальда, называемый также максимином;
- альфа-критерий решения Гурвица;
- критерий решений Сэйвиджа, называемый также критерием отказа от минимакса;
- критерий решений Лапласа, называемый также критерием решения Бейеса.
Пожалуй, наиболее трудная задача для лица, принимающего решение, заключается в выборе конкретного критерия, наиболее подходящего для решения предложенной задачи. Выбор критерия должен быть логичным при данных обстоятельствах. Кроме того, при выборе критерия должны учитываться философия, темперамент и взгляды нынешнего руководства фирмы (оптимистические или пессимистические; консервативные или прогрессивные).
|
|
Критерий решения Вальда, или максимин - это критерий консерватизма и попытка максимизировать уровень надежности. Он представляет внешние условия как капризные и недоброжелательные и делает предположение, что закон Мэрфи полностью подтверждается. Следовательно, по этому критерию необходимо определить наихудший из возможных результатов каждой стратегии; а затем выбрать стратегию, обещающую наилучший из наихудших результатов.
Максиминный критерий Вальда. В соответствии с этим критерием, если требуется гарантия, чтобы выигрыш в любых условиях оказывался не меньше, чем наибольший из возможных в худших условиях (т.е. линия поведения по принципу "рассчитывай на худшее"), то оптимальным решением будет то, для которого выигрыш окажется максимальным из всех минимальных при различных вариантах условий.
Критерием Вальда "рассчитывай на худшее" (критерий крайнего пессимизма) называют критерий, предписывающий обеспечить значение параметра эффекта равного а:
Этот критерий ориентирует лицо, принимающее решение, на наихудшие условия и рекомендует выбрать ту стратегию, для которой выигрыш максимален. В других, более благоприятных условиях использование этого критерия приводит к потере эффективности системы или операции.
Критерий решения Сэйвиджа, иногда называемый критерием потери от минимакса, исследует убытки, которые представляют собой понесенные потери в результате принятия неправильного решения. Потеря измеряется как абсолютная разность между отдачей для данной стратегии и отдачей для наиболее эффективной стратегии в пределах одного и того же состояния экономики.
|
|
Суть измерения потерь совершенно проста. Если любое конкретное состояние экономики возникает в будущем и если мы выбрали стратегию, которая обеспечивает максимальную отдачу для этого состояния, то мы не считаем потери. Но если мы выбрали любую другую стратегию, то потеря представляет собой разность между тем, что происходит фактически, и тем, что мы получили бы, приняв более оптимальное решение.
Минимаксный критерий Сэйвиджа. В соответствии с этим критерием, если требуется в любых условиях избежать большого риска, то оптимальным будет то решение, для которого риск, максимальный при различных вариантах условий, окажется минимальным.
Критерий минимаксного риска Сэйвиджа. При его использовании обеспечивается наименьшее значение максимальной величины риска:
где риск ^определяется выражением: т. = р -а^; р - максимально возможный выигрыш.
Критерий Сэйвиджа, как и критерий Вальда, - это критерий крайнего пессимизма, но только пессимизм здесь проявляется в том, что минимизируется максимальная потеря в выигрыше по сравнению с тем, чего можно было бы достичь в данных условиях.
Альфа-критерий решения Гурвица ("критерий пессимизма-оптимизма Гурвица) предполагает определение индекса решения й для каждой стратегии, который представляет собой средневзвешенное его экстремальных отдач. Взвешивающими факторами служат коэффициент оптимизма а, который применим к максимальной отдаче М, и его дополнение 1 - а, которое применимо к минимальной отдаче т. Стоимость каждой стратегии, таким образом, равна
Стратегия с самой высокой стоимостью для й-1выбирается в качестве оптимальной.
Коэффициент оптимизма располагается в диапазоне от 0 до 1, что обеспечивает возможность лицу, принимающему решение, выражать свое субъективное отношение к риску с той или мной степенью оптимизма. Если лицо, принимающее решение, совершенно пессимистично, то оно может решить, что а = 0. Результат будет тот же, что и при использовании критерия максимина. Если лицо, принимающее решение, - неисправимый оптимист, то оно может решить, что а = 1. Результат будет таким же, что и при критерии максимакса.
В соответствии с этим критерием, если требуется остановиться между линией поведения "рассчитывай на худшее" и линией поведения "рассчитывай на лучшее", то оптимальным решением будет то, для которого окажется максимальным показатель С.
Этот критерий рекомендует при выборе решения в условиях неопределенности не руководствоваться ни крайним пессимизмом (всегда "рассчитывай на худшее"), ни оптимизмом ("все будет наилучшим образом"). Рекомендуется некое среднее решение. Этот критерий имеет вид
Использование этого коэффициента вносит дополнительный субъективизм в принятие решений с использованием критерия Гурвица.
Критерий решения Лапласа, или Байесов критерий, гласит, что если вероятности состояний среды неизвестны, то они должны приниматься как равные. В этом случае выбирается стратегия, характеризующаяся самой предполагаемой стоимостью при условии равных вероятностей. Критерий Лапласа позволяет условие неопределенности сводить к условиям риска. Его еще называют критерием рациональности, и он подходит для стратегических долгосрочных решений, как и все вышеназванные критерии.
Критерий Лапласа - это критерий рациональности, полностью не чувствительный к отношению лица, принимающего решение. Он чрезвычайно чувствителен, однако, к определению лицом, принимающим решение, состояния экономики и природы. Допустим, что состояния природы - жаркая, теплая и холодная погода. При отсутствии какого-либо прогноза погоды Байесова вероятность холодной погоды должна составлять одну треть. Но предположим теперь, что состояния природы - теплая и холодная погода. В этом случае вероятность холодной погоды сменилась на одну вторую. В действительности, конечно, равная вероятность всех состояний природы невозможна, особенно в краткосрочные периоды. Таким образом, критерий Лапласа больше подходит для долгосрочного прогнозирования, осуществляемого крупными фирмами.
Кроме вышеназванных четырех критериев для принятия решений в условиях неопределенностисуществуют неколичественные методы, такие как приобретение дополнительной информации, хеджирование, гибкое инвестирование и др.
Основным правилом принятия решения в условиях неопределенности является стремление к возможно большей объективности.
В заключение следует сказать, что процесс принятия решения в условиях неопределенности - это процесс выбора критерия, а затем выполнения вычислений, необходимых для осуществления выбора в пределах этого критерия. Мы видим также, что четыре критерия решений, которые обсуждались ранее, будучи примененными к одной и той же матрице решения, могут привести к четырем различным стратегиям.
Какой критерий является самым подходящим? Универсального правильного ответа не существует. Каждый из критериев логичен при конкретных обстоятельствах, и каждый может быть подвергнут критике на том или ином основании. Выбор часто может зависеть от личных соображений. Поэтому какую же пользу приносит понятие платежной матрицы? Пожалуй, самый удачный ответ заключается в том, что она представляет собой полезный инструмент для концептуализации и форматизации процесса принятия решения. Здесь следует обратить внимание на то, что имеются и другие количественные методы решения проблемы неопределенности.
Неопределенность можно представить как некоторое состояние знаний, при котором одна или несколько альтернатив приводят к блоку возможных результатов, вероятности которых неизвестны. Обычно это происходит потому, что не имеется надежных данных, на основании которых вероятности могли бы быть вычислены апостериори, а также потому, что не имеется каких-либо способов вывести вероятности априори. Это означает, что принятие решений в условиях неопределенности всегда субъективно.