Счетчики








Анализ и принятие управленческих решений

Рассматримаются методы анализа в условиях неопределенности экономического поведения субъектов рынка. Описаные в статье методы могут подойти для создания ИИ.

В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субъектов рынка достаточно высока. В связи 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 количество 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:

  • методы, основанные на дисконтированных оценках;
  • 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 коэффициент дисконтирования - прогнозируемый 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 коэффициент 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):

  • рассчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка) , IC;
  • оценивается прибыль (денежные поступления) по годам Fi;
  • устанавливается значение коэффициента дисконтирования, r;
  • определяются элементы приведенного потока, Pi;
  • рассчитывается 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:

  • рассчитывается 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 объекта 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:

  1. известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);
  2. предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали);
  3. 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:

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 единицу 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:

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 алгоритмоанализа 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.


Источник: Неизвестен