Главная страница
Навигация по странице:

  • 1. Процесс принятия решений в условиях риска 1.1. Процедура принятия решений

  • 1.3. Методология принятия решений в условиях риска

  • 2. Принятие решения об инвестировании компании с помощью дерева цели 2.1. Рисков

  • Список источников и литературы

  • Принятие решения в условиях риска. Курсовая Принятие решения. 1. Процесс принятия решений в условиях риска 5 Процедура принятия решений 5


    Скачать 82.96 Kb.
    Название1. Процесс принятия решений в условиях риска 5 Процедура принятия решений 5
    АнкорПринятие решения в условиях риска
    Дата25.12.2020
    Размер82.96 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаКурсовая Принятие решения.docx
    ТипРеферат
    #164254

    Подборка по базе: Гиперпластические процессы эндометрия.docx, Организация сестринского процесса при различных хронических забо, Билеты иответы по Гражданскомк процессу Техникум.docx, Схема автоматизации процесса фильтрования газовых систем.docx, СОП_Помощь пациенту во время принятия гигиенической ванны.docx, НГУЭУ_Принципы и методы исследований и принятия решений_КР_Вариа, Иванцова Н.В,102 г,21.04.20 Процессы репродукции.docx, ответы. процессы и аппараты.docx, Педагогические технологии в современном образовательном процессе, Гидрогенизационные процессы.doc

    Содержание

    Содержание 2

    Введение 3

    1. Процесс принятия решений в условиях риска 5

    1.1. Процедура принятия решений 5

    1.2 Методы и модели оптимизации решений 8

    1.3. Методология принятия решений в условиях риска 11

    6. критерий Байеса-Лапласа 15

    5. Критерий Лапласа 17

    6. Критерий Байеса-Лапласа 18

    2. Принятие решения об инвестировании компании с помощью дерева цели 19

    2.1. Рисковые ситуации. Выбор с помощью дерева решений 19

    Заключение 24

    Список источников и литературы 25

    Введение 3

    1. Процесс принятия решений в условиях риска 5

    1.1. Процедура принятия решений 5

    1.2 Методы и модели оптимизации решений 8

    1.3. Методология принятия решений в условиях риска 11

    2. Принятие решения об инвестировании компании с помощью дерева цели 19

    2.1. Рисковые ситуации. Выбор с помощью дерева решений 19

    Заключение 24

    Список источников и литературы 25

    Введение
    Принятие решений – основная часть работы менеджеров любого звена любого предприятия. Поэтому понимание всех тонкостей процесса принятия решений в различных условиях, знание и применение различных методов и моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности работы управленческого персонала.

    Для принятия оптимальных решений необходимо использовать научный метод. В науке управления научный метод подразумевает наличие определенной структуры процесса принятия решений и использование различных методов и моделей принятия решений.

    Эффективность управления зависит от комплексного применения многих факторов и не в последнюю очередь от процедуры принимаемых решений и их практического воплощения в жизнь. Но для того, чтобы управленческое решение было действенным и эффективным, нужно соблюсти определенные методологические основы.

    В теории принятия решений используются «разумные» процедуры выбора наилучшей из нескольких возможных альтернатив. Насколько правильным будет выбор, зависит от качества данных, используемых при описании ситуации, в которой принимается решение. С этой точки зрения процесс принятия решений может при надлежать к одному из трех возможных условий.

    1. Принятие решений в условиях определенности, когда данные известны точно.

    2. Принятие решений в условиях риска, когда данные можно описать с помощью вероятностных распределений.

    3. Принятие решений в условиях неопределенности, когда данным нельзя приписать относительные веса (весовые коэффициенты), которые представляли бы степень их значимости в процессе принятия решений.

    По существу, в условиях определенности данные надежно определены, в условиях неопределенности они не определены. Принятие решений в условиях риска, следовательно, представляет «промежуточный» случай.

    Целью курсовой работы является изучение процесса принятия решений в условиях риска.

    Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

    - рассмотреть процесс принятия решений в условиях риска;

    - изучить принятие решения об инвестировании компании с помощью дерева цели.
    1. Процесс принятия решений в условиях риска

    1.1. Процедура принятия решений
    Последствия решений менеджера, экономиста, инженера проявятся в будущем. А будущее неизвестно. Мы обречены принимать решения в условиях неопределенности. Мы всегда рискуем, поскольку нельзя исключить возможность нежелательных событий. Но можно сократить вероятность их появления. Для этого необходимо спрогнозировать дальнейшее развитие событий, в частности, последствия принимаемых решений.

    Процедура принятия решения заключается в разработке, оценке альтернативных решений, осуществляемых на основе многовариантных расчетов, формировании критериев выбора оптимального решения и соответственно выборе и принятия решения наиболее эффективного.

    Для того чтобы принять эффективное управленческое решение, менеджеру необходимо не только обладать богатым опытом, но и достаточно квалифицированно применять на практике:

    - методологию управленческого решения;

    - методы разработки управленческих решений;

    - организацию разработки управленческого решения;

    - оценку качества управленческих решений.

    Попытаемся коротко рассмотреть инструментарий менеджера, характерный для сферы принятия решений.

    Методология управленческого решения представляет собой логическую организацию деятельности по разработке управленческого решения, включающую формулирование цели управления, выбор методов разработки решений, критериев оценки вариантов, составление логических схем выполнения операций.

    Методы разработки управленческих решений включают в себя способы и приемы выполнения операций, необходимых в разработке управленческих решений. К ним относятся способы анализа, обработки информации, выбора вариантов действий и пр.

    Организация разработки управленческого решения предполагает упорядочение деятельности отдельных подразделений и отдельных работников в процессе разработки решения. Организация осуществляется посредством регламентов, нормативов, организационных требований, инструкций, ответственности.

    Технология разработки управленческого решения - вариант последовательности операций разработки решения, выбранный по критериям рациональности их осуществления, использования специальной техники, квалификации персонала, конкретных условий выполнения работы.

    Качество управленческого решения - совокупность свойств, которыми обладает управленческое решение, отвечающих в той или иной мере потребностям успешного разрешения проблемы. Например, своевременность, адресность, конкретность [4, c. 109].

    Объект принятия управленческого решения - многогранная деятельность предприятия независимо от его формы собственности. В частности, объектом принятия решения являются следующие виды деятельности:

    - техническое развитие;

    - организация основного и вспомогательного производства;

    - маркетинговая деятельность;

    - экономическое и финансовое развитие;

    - организация заработной платы и премирования;

    - социальное развитие;

    - управление;

    - бухгалтерская деятельность;

    - кадровое обеспечение;

    - прочие виды деятельности.

    Решение – результат выбора из множества вариантов, альтернатив и представляет собой руководство к действию на основе разработанного проекта или плана работы.

    Правильность и эффективность принятого решения во многом определяется качеством экономической, организационной, социальной и других видов информации. Условно все виды информации, которые используются при принятии решения, можно подразделить [3, c. 209]:

    - на входящую и исходящую;

    - обрабатываемую и необрабатываемую;

    - текстовую и графическую;

    - постоянную и переменную;

    - нормативную, аналитическую, статистическую;

    - первичную и вторичную;

    - директивную, распределительную, отчетную.

    Правильно поставленная задача предопределяет необходимость конкретной информации для принятия решения. Поэтому точность постановки задачи играет немаловажную роль в процессе принятия решения менеджером.

    Принятие решений присуще любому виду деятельности, и от него может зависеть результативность работы одного человека, группы людей или всего народа определенного государства. С экономической и управленческой точек зрения принятие решения следует рассматривать как фактор повышения эффективности производства. Эффективность производства, естественно, в каждом конкретном случае зависит от качества принятого менеджером решения.

    Все принимаемые в любой сфере деятельности решения можно условно классифицировать и подразделить на решения: по стратегии предприятия; прибыли; продажам; вопросам, оказывающим влияние на образование прибыли.

    Выполняя свои функциональные обязанности, каждый менеджер выбирает наиболее оптимальные решения, способствующие претворению в жизнь поставленной задачи [14, c. 87].

    1.2 Методы и модели оптимизации решений



    Оптимизация решения – это процесс перебора множества факторов, влияющих на результат. Оптимальное решение – это выбранное по какому-либо критерию оптимизации наиболее эффективное из всех альтернативных вариантов решение.

    Поскольку процесс оптимизации дорогостоящий, то её целесообразно применять при решении стратегических и тактических задач. Оперативные задачи должны решаться с применением, как правило, простых методов.

    Методы оптимизации [9, c. 198]:

    • анализ;

    • прогнозирование;

    • моделирование.

    Прежде чем рассмотреть широко используемые современными организациями модели необходимо описать три базовых типа моделей:

    1. физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность. Пример: чертеж завода, его уменьшенная фактическая модель, такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящей);

    2. аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников);

    3. математическая модель (в этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события).

    Построение модели является процессом. Основные этапы этого процесса – постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели [10, c. 125].

    Постановка задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение.

    Построение модели. После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусмотрено построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Также необходимо определить какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения.

    Проверка модели на достоверность. После построения модели ее следует проверить на достоверность. Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить – все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель.

    Применение модели. После проверки на достоверность модель готова к использованию. Ни одну модель науки управления нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята, и не применена на практике.

    Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешной, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на принятие решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать [6, c. 187].

    Эффективность модели может быть снижена действием ряда потенциальных погрешностей:

    • недостоверные исходные допущения (любая модель опирается на некоторые исходные допущения и предпосылки. Это могут быть поддающиеся оценке предпосылки, которые можно объективно проверить и просчитать.

    • информационные ограничения (основная причина недостоверности предпосылок и других затруднений – это ограниченные возможности в получении нужной информации, которые влияют и на построение и на использование моделей. Точность моделей определяется точностью информации по проблеме. Построение модели наиболее затруднительно в условиях неопределенности.

    • страх пользователей (модель нельзя считать эффективной, если ею не пользуются).

    • слабое использование на практике (согласно ряду исследований уровень методов моделирования в рамках науки управления превосходит уровень использования модели).

    • чрезмерная стоимость (выгоды от использования модели должны с избытком оправдывать ее стоимость) [14, c. 173].


    1.3. Методология принятия решений в условиях риска
    Эффективность управления зависит от комплексного применения многих факторов и не в последнюю очередь от процедуры принимаемых решений и их практического воплощения в жизнь. Но для того, чтобы управленческое решение было действенным и эффективным, нужно соблюсти определенные методологические основы[2].

    Для того чтобы принять управленческое решение, каждый менеджер должен хорошо разбираться не только в понятийном аппарате, но и достаточно квалифицированно при этом применять на практике:

    - методологию управленческого решения;

    - методы разработки управленческих решений;

    - организацию разработки управленческого решения;

    - оценку качества управленческих решений.

    Попытаемся коротко рассмотреть инструментарий и понятийный аппарат менеджера.

    Методология управленческого решения представляет собой логическую организацию деятельности по разработке управленческого решения, включающую формулирование цели управления, выбор методов разработки решений, критериев оценки вариантов, составление логических схем выполнения операций [2, c.10].

    Теория принятия решений в условиях риска и неопределенности основывается на следующих исходных положениях:

    1. Объект принятия решения четко детерминирован и по нему известны основные из возможных факторов риска. В финансовом менеджменте такими объектами выступают отдельная финансовая операция, конкретный вид ценных бумаг, группа взаимоисключающих реальных инвестиционных проектов и т.п.

    2. По объекту принятия решения избран показатель, который наилучшим образом характеризует эффективность этого решения. По краткосрочным финансовым операциям таким показателем избирается обычно сумма или уровень чистой прибыли, а по долгосрочным — чистый приведенный доход или внутренняя ставка доходности.

    3. По объекту принятия решения избран показатель, характеризующий уровень его риска. Финансовый риски характеризуются обычно степенью возможного отклонения ожидаемого показателя эффективности (чистой прибыли, чистого приведенного дохода и т.п.) от средней или ожидаемой его величины.

    4. Имеется конечное количество альтернатив принятия решения (конечное количество альтернативных реальных инвестиционных проектов, конкретных ценных бумаг, способов осуществления определенной финансовой операции и т.п.).

    5. Имеется конечное число ситуаций развития события под влиянием изменения факторов риска. В финансовом менеджменте каждая из таких ситуаций характеризует одно из возможных предстоящих состояний внешней финансовой среды под влиянием изменений отдельных факторов риска. Число таких ситуаций в процессе принятия решений должно быть детерминировано в диапазоне от крайне благоприятных (наиболее оптимистическая ситуация) до крайне неблагоприятных (наиболее пессимистическая ситуация).

    6. По каждому сочетанию альтернатив принятия решений и ситуаций развития события может быть определен конечный показатель эффективности решения (конкретное значение суммы чистой прибыли, чистого приведенного дохода и т.п., соответствующее данному сочетанию).

    7. По каждой из рассматриваемой ситуации возможна или невозможна оценка вероятности ее реализации. Возможность осуществления оценки вероятности разделяет всю систему принимаемых рисковых решений на ранее рассмотренные условия их обоснования («условия риска» или «условия неопределенности»).

    8. Выбор решения осуществляется по наилучшей из рассматриваемых альтернатив.

    Методология принятия решения в условиях риска и неопределенности предполагает построение в процессе обоснования рисковых решений так называемой «матрицы решений», которая имеет следующий вид (табл. 1.1).

    Таблица 1.1

    «Матрица решений», выстраиваемая в процессе принятия решения в условиях риска или неопределенности

    Варианты альтернатив принятия решений

    Варианты ситуаций развития событий





    ...









    ...









    ...



    ...

    .

    .

    ...

    .







    ...




    В приведенной матрице значения ; ;... характеризуют каждый из вариантов альтернатив принятия решения; значения ; ;...; — каждый из возможных вариантов ситуации развития событий; значения ; ; ; ; ; ; ; ; ...; — конкретный уровень эффективности решения, соответствующий определенной альтернативе при определенной ситуации.

    Приведенная матрица решений характеризует один из ее видов, обозначаемый как «матрица выигрышей», так как она рассматривает показатель эффективности. Возможно также построение матрицы решений и другого вида, обозначаемого как «матрица рисков», в котором вместо показателя эффективности используется показатель финансовых потерь, соответствующих определенным сочетаниям альтернатив принятия решений и возможным ситуациям развития событий [5, c. 87].

    На основе указанной матрицы рассчитывается наилучшее из альтернативных решений по избранному критерию. Методика этого расчета дифференцируется для условий риска и условий неопределенности.

    I. Принятие решений в условиях риска основано на том, что каждой возможной ситуации развития событий может быть задана определенная вероятность его осуществления. Это позволяет взвесить каждое из конкретных значений эффективности по отдельным альтернативам на значение вероятности и получить на этой основе интегральный показатель уровня риска, соответствующий каждой из альтернатив принятия решений. Сравнение этого интегрального показателя по отдельным альтернативам позволяет избрать для реализации ту из них, которая приводит к избранной цели (заданному показателю эффективности) с наименьшим уровнем риска.

    Оценка вероятности реализации отдельных ситуаций развития событий может быть получена экспертным путем.

    Исходя из матрицы решений, построенной в условиях риска с учетом вероятности реализации отдельных ситуаций, рассчитывается интегральный уровень риска по каждой из альтернатив принятия решений.

    II. Принятие решений в условиях неопределенности основано на том, что вероятности различных вариантов ситуаций развития событий субъекту, принимающему рисковое решение, неизвестны. В этом случае при выборе альтернативы принимаемого решения субъект руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой — соответствующим критерием выбора из всех альтернатив по составленной им «матрице решений».

    Основные критерии, используемые в процессе принятия решений в условиях неопределенности, представлены ниже.

    1. критерий Вальда (критерий «максимина»)

    2. критерий «максимакса»

    3. критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий»)

    4. критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса»)

    5. критерий Лапласа

    6. критерий Байеса-Лапласа


    1. Критерий Вальда (или критерий «максимина») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых неблагоприятных ситуаций развития события (минимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из минимальных значений (т.е. значение эффективности, лучшее из всех худших или максимальное из всех минимальных).

    Критерием Вальда (критерием «максимина») руководствуется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъект, не склонный к риску или рассматривающий возможные ситуации как пессимист.

    2. Критерий «максимакса» предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых благоприятных ситуаций развития событий (максимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из максимальных значений (т.е. значение эффективности лучшее из всех лучших или максимальное из максимальных).

    Критерий «максимакса» используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъекты, склонные к риску, или рассматривающие возможные ситуации как оптимисты.

    3. Критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий») позволяет руководствоваться при выборе рискового решения в условиях неопределенности некоторым средним результатом эффективности, находящимся в поле между значениями по критериям «максимакса» и «максимина» (поле между этими значениями связано посредством выпуклой линейной функции). Оптимальная альтернатива решения по критерию Гурвица определяется на основе следующей формулы [10, c. 109]:

    ,

    где — средневзвешенная эффективность по критерию Гурвица для конкретной альтернативы;

    а — альфа-коэффициент, принимаемый с учетом рискового предпочтения в поле от 0 до 1 (значения, приближающиеся к нулю, характерны для субъекта, не склонного к риску; значение равное 0,5 характерно для субъекта, нейтрального к риску; значения, приближающиеся к единице, характерны для субъекта, склонного к риску);

    — максимальное значение эффективности по конкретной альтернативе;

    — минимальное значение эффективности по конкретной инициативе.

    Критерий Гурвица используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности те субъекты, которые хотят максимально точно идентифицировать степень своих конкретных рисковых предпочтений путем задания значения альфа-коэффициента.

    4. Критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь по каждому из возможных решений. При использовании этого критерия «матрица решения» преобразуется в «матрицу потерь» (один из вариантов «матрицы риска»), в которой вместо значений эффективности проставляются размеры потерь при различных вариантах развития событий.

    Критерий Сэвиджа используется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъектами, не склонными к риску [11, c. 123].

    Критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь по каждому из возможных решений. При использовании этого критерия «матрица решения» преобразуется в «матрицу риска», в которой вместо значений эффективности проставляются размеры потерь при различных вариантах развития событий.

    Недостатком критериев Вальда, Сэвиджа и Гурвица является субъективная оценка поведения природы. Хотя указанные критерии и дают некоторую логическую схему принятия решений, резонно все же задать вопрос: «А почему сразу не выбрать субъективное решение, вместо того чтобы иметь дело с разными критериями?» Несомненно, определение решения по различным критериям помогает лицом, принимающим решения (ЛПР) оценить принимаемое решение с различных позиций и избежать грубых ошибок в хозяйственной деятельности.

    5. Критерий Лапласа


    В ряде случаев представляется правдоподобным следующее рассуждение: поскольку неизвестны будущие состояния природы, постольку можно считать их равновероятными. Этот подход к решению используется в критерии «недостаточного основания» Лапласа.

    Для решения задачи для каждого решения подсчитывается математическое ожидание выигрыша (вероятности состояний природы полагаются равными ), и выбирается то решение, при котором величина этого выигрыша максимальна.



    Гипотеза о равновероятности состояний природы является довольно искусственной, поэтому принципом Лапласа можно пользоваться лишь в ограниченных случаях. В более общем случае следует считать, что состояния природы не равновероятны и использовать для решения критерий Байеса-Лапласа.

    6. Критерий Байеса-Лапласа


    Этот критерий отступает от условий полной неопределенности - он предполагает, что возможным состояниям природы можно приписать определенную вероятность их наступления и, определив математическое ожидание выигрыша для каждого решения, выбрать то, которое обеспечивает наибольшее значение выигрыша:



    Этот метод предполагает возможность использования какой-либо предварительной информации о состояниях природы. При этом предполагается как повторяемость состояний природы, так и повторяемость решений, и, прежде всего, наличие достаточно достоверных данных о прошлых состояниях природы. То есть, основываясь на предыдущих наблюдениях прогнозировать будущее состояние природы (статистический принцип).
    2. Принятие решения об инвестировании компании с помощью дерева цели

    2.1. Рисковые ситуации. Выбор с помощью дерева решений
    Администрация компании решает вопрос об инвестировании. Можно инвестировать средства в проект А, проект Б и действующий торговый комплекс с вероятностями 0,75. Инвестиции в проект А и Б могут принести прибыль в размере 450000 руб. и 200000 руб. соответственно или убыток в размере 260000 руб. и 110000 руб. соответственно. Инвестирование торгового комплекса принесет гарантированную прибыль в размере 55000 руб.

    а) Определить какой проект инвестировать.

    б) Предположим, что служба менеджмента провела исследования. Исходя из предыдущего опыта, служба менеджмента извещает администрацию компании, что если проект прибыльным будет, то исследование предскажет неверный результат в 21% случаев. Если же проект будет убыточным, то исследование предскажет верный результат в 77%. Как повлияет эта информация на решение администрации.

    Решение:

    Многие ситуации требуют принятия решения в результате анализа последовательности возможных решений в рыночной обстановке, когда одна совокупность решения лица, принимающего решения (ЛПР), и состояний рынка порождает другое состояние аналогичного типа. В момент такого перехода требуется принятие решения с оценкой возможных последствий. При числе последовательных множеств решений более одного, когда последующие решения принимаются по результатам предыдущих, используется дерево решений.

    Процесс принятия решений состоит из следующих этапов:

    1. Сбор необходимой информации: составить перечень событий, которые могут произойти с определенными вероятностями, установить порядок следования событий с информацией об их исходах, установить последовательность возможных действий.

    2. Оценка вероятности состояний среды (возможность исхода каждого события).

    3. Установление выигрышей или проигрышей для каждой возможной комбинации действий и состояний среды.

    4. Построение дерева решений.

    5. Проведение расчетов и принятия решения как движение от вершин дерева решений к его корням (справа налево) с анализом вариантов.

    По данным задачи полагаем, что этапы 1 – 3 процесса принятия решения выполнены. Дерево решений приведено на рис. 1.


    Рис. 1. Дерево принятий решений
    Определим теперь ожидаемую прибыль в каждом возможном случае как математическое ожидание случайной величины, которая может принимать два значения с вероятностями p1иp2:

    Prf=S1p1+S2p2,

    где S1, S2 – прибыль в каждом случае, p1иp2 – соответствующая вероятность этой прибыли.

    prfA=4500000,75 – 2600000,25= 272500 руб. получит компания при инвестировании в проект А.

    prfБ=2000000,75–1100000,25= 122500 руб. получит компания при инвестировании в проект Б.

    prfТК= 55000 руб прибыль при инвестировании в действующий торговый комплекс.

    Таким образом, максимальную прибыль получит администрация при инвестировании в проект А.

    На основании дополнительных сведений построим новое дерево решений (рис. 2).



    Рис. 2. Дерево принятий решений при дополнительном обследовании рынка

    Если администрация компании прогнозирует благоприятную ситуацию на рынке, то ожидаемая прибыль составит:

    prfA=4500000,79–2600000,21= 300900 руб.получит компания при инвестировании в проект А.

    prfБ=2000000,79–1100000,21= 134900 руб. получит компания при инвестировании в проект Б.

    prfТК= 55000 руб. прибыль при инвестировании в действующий торговый комплекс.

    Если администрация компании прогнозирует неблагоприятную ситуацию на рынке, то ожидаемая прибыль составит:

    prfA=4500000,23–2600000,77= –96700 руб. понесет убытки компании при инвестировании в проект А.

    prfБ= 2000000,23–1100000,77= –38700 руб. понесет убытки компания при инвестировании в проект Б.

    prfТК= 55000. руб прибыль при инвестировании в действующий торговый комплекс.

    Таким образом, при дополнительном исследовании рынка максимальную прибыль получит администрация при инвестировании в также в проект А.

    Вывод: Анализируя дерево решений, приходим к выводу, что при благоприятных условиях на рынке прибыль проекта А возрастет с 297500 руб. до 300900 руб.,а при неблагоприятных условиях компания понесет убытки при инвестировании в проекты А и Б и следует инвестировать в торговый комплекс.

    Таким образом, администрации компании следует инвестировать в проект А, при этом прибыль составит 300900 руб.
    Заключение
    Принятие решений является важнейшей функцией управления, успешное осуществление которой обеспечивает достижение организацией ее целей. Из-за неумения качественно и рационально осуществлять этот процесс, из-за отсутствия в организации механизма его осуществления, технологии, страдает большинство фирм и предприятий, государственных учреждений и органов. Успех организации, в какой бы сфере она ни функционировала, во многом зависит от этого, а тем более в России, где большинство организаций проходят первые этапы своего развития и очень важно какую технологию решения проблем они выработают.

    Проблема принятия решений носит фундаментальный характер, что определяется ролью, которую играют решения в любой сфере человеческой деятельности. Исследования этой проблемы относятся к числу междисциплинарных, поскольку выбор способа действий - это результат комплексной увязки различных аспектов: информационного, экономического, психологического, логического, организационного, математического, правового, технического и др.

    При принятии решений современный менеджер должен: широко использовать различные методы науки управления; оценивать среду принятия решений и риски; знать и уметь применять различные модели и методы прогнозирования для принятия решений.

    Решение – это выбор альтернативы. Принятие решений – связующий процесс, необходимый для выполнения любой управленческой функции. В условиях рыночной экономики менеджер своими решениями может повлиять на судьбы многих людей и организаций.

    На основании задачи в практической часть можно сделать следующий вывод: администрации компании следует инвестировать в действующий торговый комплекс, при этом прибыль составит 210 тыс. руб.
    Список источников и литературы
    1. Борщевб А.В. Применение имитационного моделирования в России – состояние на 2007 г. // Имитационное моделирование. Теория и практика: Сб. Третьей всероссийской научно-практической конференции – СПб.: ФГУП ЦНИИ ТС, 2007, с. 11-16.

    2. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем : Учебное пособие / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. –М. : Финансы и статистика, 2011. -426 с.

    3. Гинзбург, А.И. Экономический анализ : Предмет и методы. Моделирование ситуаций. Оценка управленческих решений: учебное пособие / А.И. Гинзбург. – СПб. : Питер, 2013. -622 с.

    4. Грабовый, П.Г. Риски в современном бизнесе / П.Г. Грабовый. – М. : Финансы и статистика, 2010. -200 с.

    5. Дубров, А.М. Моделирование рискованных ситуаций в экономике и бизнесе / А.М. Дубров, Б.А. Лагоша. Е. Ю. Хрусталев. – М. : Финансы и статистика, 2014. -224 с.

    6. Князевская, Н.В. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе / Н.В. Князевская, В.С. Князевский. – М. : Контур, 2008. -160 с.

    7. Кремер, Н.Ш. Исследование операций в экономике / Н.Ш. Кремер. – М. : Банки и биржи, 2013. -407 с.

    8. Ларичев, О.Н. Теория и методы принятия решений / О.Н. Ларичев. –М. : Логос, 2009. -392 с.

    9. Лоу, А.М. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. / А. М. Лоу, В.Д. Кельтон. – СПб. : Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004.

    10. Орлова, И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL. Практикум: Учебное пособие для вузов / И.В. Орлова. – М. : ЗАО «Финстатинформ», 2010. -282 с.

    11. Пермякова, Л.В. Практическая логистика : Учебное пособие / Л.В. Премякова, Е.П. Жаворонков, А.А. Крылова; Под ред. проф. Е.П. Жаворонкова. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. – 244 с.

    12. Синюк, В.Г. Использование информационно-аналитических технологий при принятии управленческих решений : Учебное пособие / В.Г. Синюк. – М. : Экзамен, 2013. -237 с.

    13. Смородинский, С.С. Методы и системы принятия решений/ С. С. Смородинский, Н. В. Батин. – часть 1 –Мн.: БГУИР, 2010. -329 с.; часть 2 –Мн.: БГУИР, 2011. -412 с.

    14. Толуев, Ю.И. Анализ и моделирование материальных потоков в сетях поставок / Ю.И. Толуев, А.Г. Некрасов, С.И. Морозов // Интегрированная логистика – 2014, №5, с. 7-14.

    15. Толуев, Ю.И. Применение имитационного моделирования для исследования логистических процессов / Ю.И. Толуев // Имитационное моделирование. Теория и практика: Сб. Второй всероссийской научно-практической конференции – СПб.: ФГУП ЦНИИ ТС, 2009, с. 71-76.


    написать администратору сайта