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 периодов известна вероятность появления бракованной детали);

в) субъективными 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 объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей:

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 единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов:

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 единиц с вероятностью 0. 4

х2 = 2000 единиц 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.

2.3. Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности.

Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа 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.

2.4. 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.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании всего, сказанного выше можно сделать такой вывод: поставленная проблема, то есть обеспечение процесса принятия решения информацией, которая отвечает всем требованиям – вполне решаема. В настоящее время эта проблема решается с помощью использования современной электронно-вычислительной техники, создания различных баз данных, экспертных систем и систем подготовки принятия решений. Подобные способы позволяют довольно просто, а главное быстро собирать, обрабатывать и анализировать существующую информацию. Они также позволяют существенно облегчить процесс принятия решений для руководителей всех уровней. Внедрение описанных выше систем требует достаточно больших вложений, но они, несомненно, с лихвой окупаются. Наряду со всеми достоинствами данное решение проблемы имеет и свои недостатки. Одним из таких недостатков является необходимость получения новых знаний руководителями для того, чтобы использовать предложенные средства наиболее эффективно, что требует довольно таки много времени. С другой стороны полная автоматизация процесса принятия решений порождает много проблем социального плана, в частности это приводит к сокращению времени, которое затрачивается на общение с другими людьми. А это, с точки зрения психологии, плохо влияет на психологическое состояние человека и снижает его желание работать в подобном режиме, и, следовательно, к уменьшению эффективности работы.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Герчикова И.Н. Менеджмент. Учебник – М.: Контакт, - 1994

2. Информатизация систем управления и принятия решений в бизнесе: социальный и методологический аспекты. М.: 1994

3. Литвак Б.Г. Управленческие решения

4. Карминский А.М., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса. – М.: Финансы и статистика, 1997

5. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организации и информационные технологии. – М.: Финансы и статистика, 1997

6. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения: Учебник для вузов. – 2-е изд., доп. – М.: ЗАО «Бизнес – школа «Интел – Синтез»,1998. – 272с.