«Л.А. ТРОФИМОВА, В.В. ТРОФИМОВ УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ (МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ) ИЗДАТЕЛЬСТВО САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ 2011 2 ББК 65.290-2 Т 76 Трофимова Л.А. Т 76 ...»

Выбор, в зависимости от состава альтернатив может быть «конечным, счетным, континуальным».

Рис. 3.5. Схема выбора оптимальной альтернативы В случае выбора из бесконечного числа альтернатив возможны два подхода, базирующиеся на теории нечетких множеств. Бесконечное число альтернатив возможно при наличии нескольких целей. Результатом является компромиссное решение, т. е. при первом подходе выбирают вариант решения, который из общего множества эффективных решений минимизирует отклонение от идеального решения, а в случае второго подхода, прежде всего, взвешиваются и агрегируются цели в линейную функцию, при помощи которой также выбираются компромиссные решения.

На практике обычно проводится выбор из ограниченного числа альтернатив.

Оценка и выбор альтернатив определяется языками описания альтернатив. Сложилось три языка описания альтернатив: критериальный, бинарных отношений и функций выбора.

Критериальный язык позволяет оценить результат действия каждой альтернативы критерием (конкретным числом), а затем провести сравнение этих критериев, наилучшей альтернативой является та, которая обладает наибольшими (наименьшими) значениями критерия. В зависимости от условий выбора выделяют однокритериальные и многокритериальные альтернативы, и соответственно – однокритериальные и многокритериальные задачи принятия решений. Как известно, при решении многокритериальных задач часто используют способ сведения многокритериальных к однокритериальной задаче.

Пусть ai – некоторая альтернатива из множества A. Считается, что для всех ai€A, может быть задана функция Kr(a), которая называется критерием и обладает следующим свойством: если альтернатива a1 предпочтительнее альтернативы a2 (a1>a2), то выполняется соотношение Kr(a1)>Kr(a2) и обратно.

Если выбор осуществляется в условиях определенности и заданный критерий Kr(a) численно выражает оценку этих последствий, то наилучшей альтернативой a* является та, которая обладает наибольшим значением критерия:

Задача отыскания a* часто оказывается сложной для решения, поскольку метод ее решения определяется как характером множества A, так и характером критерия Kr(a). Кроме этого, сложность возрастает еще и потому, что детализация альтернатив приводит к необходимости оценивать их по нескольким критериям, отличающимся друг от друга. Если используются нескольких критериев Kri(a), i = 1,…,k; интересен случай, когда во множестве A окажется одна наилучшая альтернатива a*, обладающая наибольшими значениями всех k критериев. Однако на практике такие случаи почти не встречаются.

Наиболее употребительные способы решения многокритериальных задач:

введение суперкритерия (скалярной функции векторного аргумента);

выделение главного критерия (условия), а остальные рассматриваются как дополнительные, сопутствующие ему (задача нахождения условного экстремума);

поиск Ai с заданными свойствами;

множество Парето (отказ от выделения единственной оптимальной Ai).

Все эти методы подробно рассматриваются в таких дисциплинах как «Исследование операций», «Математические методы в экономике» и др.

Язык бинарных отношений (лат. binarius – двойной). Оценка каждой альтернативы производится не отдельно, а в паре с другой альтернативой и делается вывод, какая из них предпочтительнее относительно другой, либо они равноценны, либо несравнимы. На практике такая оценка называется методом парных сравнений.

Допустим, имеем n альтернатив Ai (i=1-n) и начинаем сравнивать их попарно, оставляя более предпочтительную и сравнивая ее со следующей, до тех пор, пока не останется одна (рис. 3.6).

Основные предположения языка бинарных отношений сводятся к следующему:

1) отдельная альтернатива не оценивается, (критериальная функция не вводится);

2) для каждой пары альтернатив (ai, aj) можно установить, что одна из них предпочтительнее другой, либо они равноценны или несравнимы;

3) отношение предпочтения внутри любой пары альтернатив не зависит от остальных альтернатив, предъявленных к выбору.

Язык функций выбора описывает выбор, как операцию над произвольным множеством альтернатив Ai, каждая из которых ставит этому множеству в соответствие некоторое его подмножество. Функция выбора применяется в ситуациях, когда предпочтение между двумя альтернативами зависит от остальных альтернатив, например, выбор «типичного», «среднего», «отличного» и др.

Последствия выбора могут быть точно известны (выбор в условиях определенности), иметь вероятностный характер, (выбор в условиях риска), или иметь неоднозначный исход (выбор в условиях неопределенности).

Ответственность за выбор может быть односторонней или многосторонней, (индивидуальный или групповой выбор).

Рис. 3.6. Схема осуществления парных сравнений Степень согласованности целей при многостороннем выборе включает в себя: кооперативный, компромиссный, коалиционный, выбор в условиях нарастающего конфликта и в конфликтной ситуации и т. д.

3.6. Организация разработки и выполнения управленческих решений Организация выполнения решения заключается в составлении плана реализации данного решения, доведения его до конкретных исполнителей в виде указаний, распоряжений, приказов и организации контроля выполнения управленческих решений.

Основное назначение контроля заключается в создании системы гарантий выполнения решений, системы обеспечения максимально возможного качества решения. Содержание контроля – выявление отклонений в осуществлении плана выполнения решения, требующих дополнительных решений. Контроль осуществляется путем организации мониторинга за процессом выполнения управленческих решений.

Мониторинг выполнения решения проводится на основе обратной связи, через анализ поступающей информации о ходе реализации решения, оценке решения проблемы и возникновении новой ситуации. Обязательными элементами процесса является наличие поэтапного плана и описание методов принятия решения, а также их информационное обеспечение. Работа по сбору, обработке и оценке информации проводится на всех этапах процесса, но каждый раз она имеет особенности, отражающие специфику выполняемых действий и решаемых задач, а также стиль работы менеджера. Представленная на рис. 3. схема процесса принятия управленческого решения отображает только логику управленческой деятельности. На практике этот процесс более сложен и допускает параллельность выполнения ряда процедур, что позволяет значительно снизить время принятия решений.

Осуществление управленческих решений и контроля над их выполнением зависят от компетенции и целеустремленности людей, от целесообразности их деятельности в организации.

Более подробно методы контроля реализации управленческих решений представлены в п. 4.5.

Вопросы для повторения 1. Опишите алгоритм принятия управленческого решения.

2. Подходы к принятию управленческих решений (интуитивный, основанный на суждениях и рациональный).

3. Основные этапы, стадии, операции рационального решения проблем.

4. Содержание и основные результаты разведывательной стадии процесса принятия управленческих решений.

5. Содержание и основные результаты проектной стадии процесса принятия управленческих решений.

6. Содержание стадии выбора и реализации управленческих решений.

7. Основные элементы процесса диагностики проблем.

8. Дерево проблем и методы его построения.

9. Профиль причин возникновения проблем и методы его построения.

10. Методы построения структурной диаграммы Ишикавы («рыбий 11. Содержание анализа альтернатив действий.

12. Сущность ограничений и критериев в процессах принятия управленческих решений.

13. Значение целевой функции в процессе принятия управленческих

И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

4.1. Классификация методов принятия управленческих решений Методы принятия управленческих решений являются регламентируемыми действий ми и способами по решению управленческих задач выбора альтернатив. Системный подход применительно к данному процессу позволяет сформулировать состав подпроцессов (этапов) поиска решении и путем установления отношений следования между этапами выстроить так называемую системную последовательность принятия решений. В самом общем виде данная последовательность включает этапы анализа (диагностики), целевыявления и проектирования (поиска средств достижения целей), реализации и оценки результатов и применима принятия решений в самых разных и сложных системах управления.

Совокупность взаимосвязанных методов принятия управленческих решений направленных на решение определенного класса управленческих задач, называется управленческими технологиями, методическим инструментарием организации и регулирования бизнес-процессов и является основным элементом управленческого процесса. Принятию решений предшествует этап диагностики проблем, а завершает процесс – этап реализации управленческих решении.

Классификация методов принятия управленческих решений, построенная на основе системной последовательности процесса принятия решений, представлена на рис. 4.1.

Рис. 4.1. Классификация методов принятия управленческих решений 4.2. Методы, применяемые на этапе диагностики проблем Методы, используемые на этапе диагностики проблем, обеспечивают ее достоверное и наиболее полное описание. В их составе выделяют методы сравнения, факторного анализа, моделирования и прогнозирования. Все эти методы осуществляют сбор, хранение, обработку и анализ информации, фиксацию важнейших событий. Набор методов зависит от характера и содержания проблемы, сроков и средств, которые выделяются на этапе постановки.

Методы сравнений и факторный анализ являются широко известными и достаточно подробно излагаются в дисциплинах «Анализ хозяйственной деятельности», «Общая теория статистики» и др. Они основываются на сопоставлении фактических и нормативных (плановых, целевых) показателей и выявлении отклонений и основных причин этих отклонений.

Моделирование включает следующие модели: экономикоматематические, теории массового обслуживания, теории запасов и экономического анализа.

Экономико-математическое моделирование основывается на использовании однофакторных и многофакторных моделей. Применяются однофакторные модели следующих видов: линейные модели, парабола и гипербола; многофакторные модели: линейная и логарифмическая. Наиболее часто применяются линейные модели – однофакторные и многофакторные где a0, a1, …, an – параметры уравнений, x, x1 …, xn – независимые переменные при принятии решений, y – зависимая переменная, описывающая последствия принимаемых решений. Задача состоит в определении параметров уравнения a0, a1, …, an..

Теория массового обслуживания (теория очередей) применяется для решений, связанных с ситуациями ожидания. Она помогает принять решение, устанавливающее определенное равновесие между размерами упущенной выгоды (доходов) и величиной дополнительных затрат в сервисных организациях. Например, такие как банки, магазины, железнодорожные и авиационные кассы, поликлиники, автозаправочные станции, ремонтные фирмы, парикмахерские, телефонные станции и другие. Клиенты, не желающие стоять в очереди, представляют упущенную выгоду. Время ожидания можно сократить за счет увеличения количества операторов, обслуживающих систему, что ведет к увеличению затрат. В основе расчетов лежит известная формула Пуассона:

где Pn – вероятность появления n-го количества клиентов; e – основание натурального логарифма, е = 2,7183…; – среднее количество клиентов; n – количество клиентов в единицу времени.

Основными характеристиками модели теории очередей являются количество каналов обслуживания, среднее время обслуживание одного клиента, количество клиентов, время ожидания обслуживания и др. На основе выполненных расчетов определяется необходимое количество каналов обслуживания при допустимом, с точки зрения клиента ожидании обслуживания.

Теория запасов была разработана в начале ХХ столетия, а широкое применение началось с 40-х годов. Наибольших успехов, как правило, достигали японские предприятия. Использование теории запасов позволяет установить равновесие между затратами на создание запасов и издержками, связанными с потерями в случае нарушения производственного процесса. Запасы называют «бездействующими ресурсами» (idle resource), они подвержены порче, хищениям, устареванию и прочее, кроме того, они увеличивают расходы на оборотные средства предприятия. Теория запасов позволяет определить экономически выгодный размер запаса (economic order quantity – EOQ) по формуле, разработанной Гаррисоном Ф. В 1915 г.

где Q – экономически выгодный размер запаса; O – затраты на оформление заказа (order cost); D – годовые запасы; H – издержки хранения (holding cost); i – начисления к стоимости хранящихся запасов (определяется как отношение дохода, которого можно было бы получить от вложения капитала на другие цели к величине стоимости запасов); P – стоимость хранящихся запасов (price).

EOQ является таким количеством запаса, который позволяет свести к минимуму общие издержки, связанные с хранением запаса.

Экономический анализ оперирует такими известными понятиями, как постоянные и переменные издержки, выручка от реализации, цена за единицу продукции, минимальный объем реализации или точка безубыточности, порог рентабельности, запас финансовой прочности, сила операционного (производственного) рычага и др.

где Qmin минимальный объем реализации (точка безубыточности);Fc – постоянные издержки; P – цена единицы продукции; Vc – переменные издержки на единицу продукции.

Перечисленные понятия используются для моделирования ситуаций типа, что будет с прибылью, если изменятся объем продаж, издержки, цена и др.

Методы прогнозирования используются для предвидения изменений и последствий влияния внешней и внутренней среды на организацию и подразделяются на количественные и качественные.

К качественным методам прогнозирования относятся в основном методы предвидения спроса, такие как мнение потребителей, мнение покупателей, мнение опытных менеджеров, рыночные тесты. С помощью этих методов определяют, как изменится объем и структура продаж в зависимости от цены товара, местонахождения и уровня доходов клиентов и других факторов.

Основными методами прогнозирования являются известные методы количественных ассоциативных оценок (построение статистических прогнозов на основе временных рядов, корреляционного и регрессионного анализов и др.).

К количественным методам прогнозирования относят анализ временных рядов (АВР) и корреляционно-регрессионный анализ (КРА). АВР позволяет сделать выводы о текущем изменении показателей во времени. В прогнозных расчетах обычно используется следующая модель:

где Y – прогнозируемый объект; T – основной тренд (тенденция); C – цикличность колебания вокруг тренда; S – сезонные колебания; R – необъясненные колебания (ошибки прогноза).

Прогнозирование на основе анализа временных рядов (АВР) использует методы экспоненциального сглаживания, экспоненциального сглаживания с учетом линейного тренда, экспоненциального сглаживания с учетом сезонной аддитивной компоненты.

Экспоненциальное сглаживание данных временного ряда основано на следующей зависимости:

где Pi+1 – прогноз;

Mi – экспоненциально сглаженное среднее в период i;

Xi – исходный временной ряд; – параметр сглаживания (0 1).

Экспоненциальное сглаживание с учетом линейного тренда использует следующие соотношения:

где Ti – экспоненциально сглаженное значение тренда;

Mi – оценка величины тренда в i-м периоде.

Экспоненциальное сглаживание с учетом сезонной аддитивной компоненты основано на расчете по следующим формулам:

где e – ошибка прогноза в текущий момент времени, которая определяется как разность между фактом и прогнозом данных в период i;

Bi – величина сезонной компоненты.

Метод корреляционно-регрессионного анализа (КРА) построен на использовании моделей причинного прогнозирования, которые содержат ряд переменных, имеющих отношение к предсказываемой переменной.

В основе корреляционного анализа лежит расчет коэффициентов корреляции – +1 r -1. Эти коэффициенты показывают степень, или силу линейной взаимосвязи.

После определения связи между этими переменными строится статистическая модель, которая и используется для прогноза. Наиболее часто используемой количественной моделью является модель линейного регрессионного анализа.

где y – значение независимой переменной;

a1 – коэффициент, определяющий угол наклона прямой;

a0 – отрезок, отсекаемый прямой на оси у;

x – независимая переменная.

Основным методом расчета зависимой переменной y является метод наименьших квадратов (МНК). Так, если анализ эмпирических данных показывает, что основная тенденция выражается прямолинейно, то можно воспользоваться уравнением прямой линии;

где – y является прогнозируемой величиной объема в зависимости от времени x. Задача состоит в определении коэффициентов a0 + a1.

Для определения коэффициентов a0 + a1 составляют систему нормальных уравнений:

Решив эту систему уравнений, получим значения коэффициентов:

Для определения точности регрессионных оценок рассчитывают стандартную ошибку прогноза Sy,x. Ее называют стандартным отклонением уравнения регрессии:

где Yi – значение функции в i-й точке;

Yc – расчетное значение зависимой переменной уравнения регрессии;

n – число точек данных.

Множественный регрессионный анализ использует расширенное представление линейной зависимости как функцию нескольких переменных:

Для вычисления множественной регрессии чаще всего применяются компьютерные программы, реализующие формулы, которые подробно описаны в учебниках по статистике. Которые подробно изучаются в таких дисциплинах как «Теория вероятности и математическая статистика», «Общая теория статистики» и др.

На этапе разработки вариантов решений также используются методы сбора информации, но в отличие от первого этапа, на котором осуществляется поиск ответов на вопросы типа «что произошло?» и «по каким причинам?», здесь уясняют, «как можно решить проблему, с помощью каких управленческих действий?»

При разработке альтернатив – способов управленческих действий по достижению поставленной цели – используют методы как индивидуального (интуитивный, суждений, рациональный), так и коллективного решения проблем Интуитивный подход и подход на основе суждений используется при решении относительно несложных проблем, когда решения, прежде всего, зависят от предыдущего опыта ЛПР и соответствия появившейся проблемной ситуации прошлым ситуациям. Если же проблемная ситуация достаточно сложная, то применяются методы рационального решения проблем. Индивидуальные методы характеризуются наименьшими затратами времени, но не всегда эти решения являются оптимальными.

Коллективные методы генерирования альтернатив подразделяются на методы активизации мышления и методы соединения альтернатив. К методам активизации мышления относят методы мозгового штурма, Дельфи, эвристические методы. К методам соединения альтернатив относят морфологический анализ, методы гирлянд ассоциаций, методы синектики и др.

Для помощи ЛПР привлекаются эксперты по решению проблем, которые участвуют в разработке вариантов альтернатив.

Метод мозгового штурма. При дословном переводе английское выражение «брейн сторминг» означает «мозгами атаковать проблему». Этот метод был разработан в 1938 г. Алексом Ф. Осборном специалистом в области активизации творческого мышления, исходя из большого недовольства ходом заседаний на конференциях.

Метод базируется на психологических закономерностях коллективной деятельности и основан на том, что творческая активность каждого человека зачастую сдерживается по тем или иным причинам, среди которых существенное место занимают разнообразные барьеры: психологические и коммуникативные, социальные и педагогические.

Целевая направленность мозгового штурма (мозговой атаки) предполагает обеспечение процесса генерирования идей без их анализа и обсуждения участниками, а успех его проведения зависит от соблюдения двух главных принципов:

1) группа может производить при совместной работе идеи более высокого качества, чем при индивидуальной работе тех же людей, за счет синергического эффекта;

2) если группа находится в состоянии генерирования идей, то процесс творческого мышления нельзя тормозить преждевременной субъективной оценкой этих идей.

Суть метода заключается в предоставлении каждому участнику группы права высказывать самые различные идеи по поводу вариантов решения проблемы вне зависимости от их обоснованности, осуществимости и логичности.

Чем больше разных предложений, тем лучше. С информацией о характере проблемы участники обсуждения знакомятся заранее. Все предложения выслушиваются без критики и оценки, а их анализ производится централизованно после завершения процесса заслушивания вариантов на основе сделанных записей.

В результате формируется список, в котором все представленные предложения структурируются по определенным параметрам-ограничениям, а также по их результативности.

При мозговой атаке (штурме) мы имеем дело с неограниченной дискуссией, которая проводится преимущественно в группах по 4-10 участников. Возможна также мозговая атака в одиночестве. Чем больше разница между участниками, тем плодотворнее результат (ввиду разного опыта, темперамента, рабочих сфер).

Участникам не требуется глубокой и длительной подготовки и наличия опыта по этому методу. Однако качество выдвигаемых идей и потраченное время покажут, насколько отдельные участники или целевые группы знакомы с принципами и основными правилами этого метода. Положительным является наличие у участников знаний и опыта в рассматриваемой сфере. Длительность заседания в рамках мозговой атаки можно выбрать в пределах от нескольких минут до нескольких часов, общепринятой является продолжительность в 20-30 минут.

Анализ сущности метода мозгового штурма приводит «двум противоречиям. С одной стороны, чтобы развивать идею на этапе генерирования, ее необходимо критиковать, а критика правилами проведения штурма запрещена.

С другой, – чтобы направлять ход решения в одну сторону, необходимо им управлять, а сущность метода заключается в хаотическом генерировании идей.

Метод Дельфи. Цель метода заключается в том, чтобы получить согласованную информацию высокой степени достоверности от группы экспертов.

Разработан он сотрудниками американской фирмы Rand Corporation в 1964 г.

В нем реализована попытка устранить противоречие, возникающее при организации работы группы экспертов. Суть его заключается в том, что, если опрашивать экспертов независимо друг от друга, то возможны отклонения в больших пределах. А если позволить экспертам взаимодействовать, обмениваться мнениями в процессе работы, то это может привести к появлению оценок, навязанных авторитетными коллегами.

Поэтому при применении метода Дельфи осуществляется процедура, обеспечивающая обмен информацией о доводах и ответах, без непосредственного взаимодействия экспертов друг с другом. Прямые дискуссии экспертов заменяются индивидуальными опросами, проходящими по определенной программе в несколько этапов (рис. 4.2).

Этапы опроса повторяют столько раз, сколько необходимо для достижения согласованного решения.

Метод Дельфи часто используют в случаях, когда сбор группы невозможен. Более того, в соответствии с методикой членам группы не разрешается встречаться и обмениваться мнениями по поводу решаемой проблемы, обеспечивается независимость мнений. Однако затраты времени на разработку решений существенно растут.

Уточнение объекта опроса и получение Согласование оценок экспертов Рис. 4.2. Последовательность этапов метода Дельфи Разработка осуществляется в следующей последовательности:

членам группы предлагается ответить на детально сформулированный перечень вопросов по рассматриваемой проблеме;

каждый участник отвечает на вопросы независимо и анонимно;

результаты ответов собираются в центре, и на их основании составляется интегральный документ, содержащий все предлагаемые варианты решений;

каждый член группы получает копию этого материала;

ознакомление с предложениями других участников может изменить мнение по поводу возможных вариантов решения;

предыдущие два шага повторяются столько раз, сколько необходимо для достижения согласованного решения.

Этот метод применим, когда нет ограничений по времени выработки решения и согласованные решения принимаются самими экспертами.

Метод номинальной групповой техники построен на принципе ограничений межличностных коммуникаций, поэтому все члены группы, собравшиеся для принятия решения, на начальном этапе излагают в письменном виде свои предложения самостоятельно и независимо от других. Затем каждый участник докладывает суть своего проекта. Представленные варианты рассматриваются членами группы (без обсуждения и критики) и после этого каждый член группы в письменном виде представляет ранговые оценки рассмотренных идей. Проект, получивший наивысшую оценку, принимается за основу решения. Достоинством данной техники является, то, что несмотря на совместную работу членов группы, она не ограничивает индивидуального мышления и предоставляет каждому участнику возможность обосновать свой вариант решения.

Эвристические методы. Эвристика – наука, изучающая продуктивное творческое мышление (эвристическая деятельность). Эвристические методы – специальные методы, используемые в процессе открытия нового. Эвристики – это основанные па опыте: правила, стратегии, удачные приемы, упрощения или иные средства, существенно ограничивающие пространство поиска решения в сложных задачах. Эвристические методы основаны на эффектах «озарения» и синергии, типичные условия применения данных методов состоят в следующем: дефицит времени на обоснование проблемной ситуации, перегруженность информацией, затрудняющей процесс ее обработки.

Особенности обработки информации человеком являющиеся основой процессов мышления, заключаются в способности к обучению, пластичности или гибкости, как стремление к упрощению, противоречия, ошибки и др. Информационная модель памяти Р. Актинсона и Р. Шифрина включает сенсорную память, кратковременную и долговременную. Сенсорная память или сенсорные регистры, т.е. органы человека – зрительный, слуховой, тактильный и др. Долговременную память можно представить как неограниченное по объему хранилище, в котором информация может храниться неограниченно долго. По мнению большинства психологов, именно в кратковременной памяти осуществляются процессы принятия решений. в кратковременную память поступают не только их внешнего мира (через сенсорную память), но и из долговременной памяти. Содержание кратковременной памяти иногда отождествляется с содержанием сознания, так как именно здесь человек контролирует операции над информацией.

Наиболее известные эвристики – эвристика доступности, эвристика репрезентативности, эвристика привязки и согласования.

Эвристика доступности: события, которые в текущий момент легче запросить из памяти, люди оценивают как более вероятные, чем ту информацию, с которой это сделать сложнее. Легче извлекаемым из памяти считается то, что человек может живо, образно вспомнить, и произошло совсем недавно.

Под эвристикой репрезентативности понимают степень соответствия или подобия между выборкой и генеральной совокупностью, элементом и классом или категорией, действием и действующим человеком, следствием и причиной или, говоря в общем, соответствие между результатом и моделью.

Люди считают события более вероятными, если они соответствуют распространенному прототипу, то есть типичному представителю понятия, и при этом в своих оценках часто игнорируют значимые признаки генеральной совокупности. Они пренебрегают исходными данными, величиной группы и вероятностью наступления.

Наконец, люди выносят свои оценки с помощью эвристики привязки и согласования. Ориентируясь на (не значимую) исходную величину, они выносят неверные оценки или, при наличии и учете новой информации, недостаточно «согласовывают» оценки с существующим положением вещей.

Методы соединения альтернатив включают: морфологический анализ;

методы сценариев; метод анализа иерархий; дерево решений.

Метод морфологического анализа. Термин «морфология» (учение о форме, гр. morphe – форма и logos – учение) ввел в 1796 г. Гете – основоположник морфологии организмов, учения о форме и строении растений и животных.

В дальнейшем появилась морфология человека, почв и т.д. Метод основан на комбинировании выделенных элементов или их признаков в процессе поиска решения проблем. В рамках этого метода определяются все возможные элементы, от которых может зависеть решение проблемы, перечисляются возможные значения этих элементов, а затем наступает процесс генерирования альтернатив путем перебора всех возможных сочетаний этих значений. Впервые морфологический анализ был использован для решения технических задач в 1942 г., когда швейцарский астроном Ф. Цвикки начал разрабатывать ракетные двигатели в фирме «Аэроджемн инжиниринг корпорейшн».

Построение морфологических матриц позволяет быстрее и точнее ориентироваться в многообразии понятий и факторов. Классифицирование – один из важнейших элементов творческой деятельности.

При использовании данного метода исследования объект необходимо разбить на функциональные части (функционально-морфологические признаки), такие, без которых объект не будет выполнять свои функции. Затем следует выписать отдельно морфологические признаки и записать информацию о них (варианты осуществления) без связи с объектом (изделием), т.е. применить морфологические признаки к другим аналогичным изделиям. Анализ полученных вариантов выявляет такие их комбинации, которые при обычном переборе могут быть упущены.

Креативность как основа выработки нестандартных (уникальных) решений. Креативность, или творческое мышление, – одно из главных условий успеха в создании инновационных продуктов и услуг. Без мощного и непрерывного притока свежих идей организации просто прекратили бы свое существование. Поэтому главный вопрос, ответ на который должны найти руководители компаний, – как извлечь реальную пользу из творческого потенциала своих сотрудников и, развив этот потенциал, трансформировать его в инновационные решения, способные обеспечить организации преимущество перед конкурентами.

Креативность (от англ. create – создавать) – творческие способности индивида, характеризующиеся готовностью к созданию принципиально новых идей, отклоняющихся от традиционных или принятых схем мышления и входящие в структуру одаренности в качестве независимого фактора, а так же способность решать проблемы, возникающие внутри статичных систем. Определение этого термина зависит от контекста его употребления. Так, например, данное понятие в искусстве и литературе, производстве и бизнесе имеет разное значение. Креативность ассоциируется одновременно и с вдохновением как своего рода даром, и с использованием определенных методов и технологий.

Существует множество различных определений понятия «креативность», используемых для описания творческого процесса принятия инновационных решений.

Самое распространенное определение сущности креативности – порождение оригинальных и уместных идей без особого учета их полезности, т.е. совершение того, чего еще никто не делал, включает: замысел, изобретение, применение. Иначе говоря, идея как проявление творческих способностей должна поддаваться трансформации в успешные действия – инновации. Для достижения этого на практике организации, скорее всего, потребуется несколько человек, наделенных широкой компетенцией и владеющих разнообразными навыками. Другими словами, креативность выступает как своего рода «творческий рычаг», действие которого и дает компании конкурентное преимущество.

В большинстве организаций инновации включают процесс постепенного совершенствования или перегруппировки уже существующих продуктов или услуг. Таким образом, креативность в организациях носит преимущественно адаптивный, а не радикальный характер. Индивидуальные особенности творческого мышления и осознание того, что является допустимым в рамках данной организации, также влияют на уровень творческой деятельности в компании.

По определению Алберта Сент Дьорди творческое мышление состоит в том, чтобы посмотреть на то, что видят все, и подумать о том, о чем не подумал никто.

Данное определение креативности иллюстрирует способность творческой личности рассматривать ситуацию через другой «набор линз» и видеть благоприятные возможности там, где другие видят лишь проблемы.

Определение креативности Альберта Сент Дьорди основано на концепции переоценки, сущность которой заключается в изменении точки зрения на ситуацию, попытке взглянуть на нее в другой системе координат.

В рамках некоторых иных подходов креативность представляется в виде процесса, состоящего из нескольких последовательных, ведущих к успеху этапов, хотя зачастую и разделенных значительными промежутками времени.

Уоллес (Wallas, 1926) выделяет в креативном процессе следующие стадии:

понимание – поиск и формулирование проблемы или возможности;

подготовка – закладываются основы решения проблемы;

вынашивание – часто на этом этапе главную роль играют подсознательные мыслительные процессы;

озарение – часто принимает форму внезапного «Эврика!»;

подтверждение – на этом этапе идею принимают другие люди, подтверждая ее жизнеспособность.

Следует отметить, что необходимо уделять должное внимание самому первому этапу – поиску и формулированию проблемы (см. процесс принятия решений – диагностика проблем), так как недостаточное внимание к данной стадии приводит к тому, что на стадии озарения решается совершенно иная задача, а не та, которая действительно требует внимания. Именно поэтому самые передовые творческие методы решения проблем концентрируют внимание на первоначальной стадии выявления проблемы или возможности, которая во многом и обеспечивает их успешность.

Выделяют пять слагаемых креативности:

1) обработка информации;

4) объединение идей в системное решение;

5) сопровождение решения комментариями.

Важным компонентом является развитая креативность. Она включает в себя стремление к достижению познавательной цели, к открытиям, к продолжению начатого творческого дела, преодоление трудностей в познавательной и творческой деятельности, планомерность и последовательность умственных действий, поиск вариантов, приемов достижения познавательной цели; стенические эмоции (чувство радости от предстоящей познавательной и творческой деятельности, готовность к преодолению трудностей в процессе изобретений, гордость при достижении познавательной или творческой цели, восторг от возможностей что-либо придумать, оптимизм в начале творческой деятельности, предвосхищение ее положительного исхода, спокойствие в случае неудачи и т.п.); внутренний локус контроля; стремление проявить свои возможности и способности; быть самостоятельным и независимым в творческих начинаниях;

отстоять себя, свое дело, потребность расширить кругозор, стремление развивать у себя творческие способности и т.д.

Специалисты в области человеческого интеллекта считают, что для обеспечения творческого процесса необходимо сочетание конвергентного (логического, последовательного, линейного) и дивергентного (целостного, интуитивного, релятивного) мышления. Результат такого сочетания характеристик мышления проявляется в беглости и гибкости ума, а также в оригинальности, сочетающейся с точностью суждений (рис. 4.3).

Источники креативности. Существует множество источников креативности, но ни один из них по отдельности не в состоянии полностью раскрыть сущность творческого процесса. Для объяснения происхождения творческих способностей человека было выдвинуто множество теорий, самыми распространенными из которых являются следующие:

1. Креативность как божественное откровение;

2. Креативность как счастливый случай;

3. Креативность как «запланированное везение»;

4. Креативность как настойчивость;

5. Креативность как «метод».

Рис. 4.3. Компоненты творческого мышления Креативность как божественное откровение. Существует множество свидетельств того, что творческими личностями движет некая божественная сила, и нет никаких причин сомневаться в том, что некоторые люди от природы обладают особым даром. Проиллюстрировать эту теорию можно следующим примером.

«Я должен бросить все остальное и сосредоточиться на том, чтобы взрастить в себе то семя, которое посеял во мне Господь». Чайковский С точки зрения организации проблема теории божественного вдохновения заключается в том, что если творческое вдохновение действительно является следствием воздействия неких высших сил, то вряд ли этим процессом вообще возможно как-то управлять. Тем не менее по мере более глубокого рассмотрения сущности творческого процесса становится очевидным, что данной теорией невозможно полностью объяснить феномен креативности. Но и эта точка зрения может оказаться полезной для компаний – равно в той мере, в какой она побудит их нанимать на работу одаренных людей и всячески поддерживать их на пути к самореализации: способствовать достижению стоящих перед ними целей, совпадающих, разумеется, с целями самих компаний.

Креативность как счастливый случай. Существуют многочисленные свидетельства, говорящие в пользу данной концепции креативности.

Как и в случае с теорией божественного вдохновения, счастливый случай – не слишком привлекательная концепция для компаний, предпочитающих иметь постоянный доступ к творческому вдохновению как к некоему ресурсу, которым они могли бы управлять и который имели бы возможность развивать.

Креативность как «запланированное везение». Благоприятных возможностей вокруг много, но лишь некоторые компании создают системы для их обнаружения.

В основе «запланированного везения» лежит внутренняя настроенность на поиск альтернатив и возможностей. Другими словами, неожиданная креативность становится более вероятной в том случае, когда человек или организация целенаправленно занимается поиском благоприятных возможностей и их использованием.

Креативность как настойчивость. Подобная точка зрения подразумевает необходимость упорной работы и наличие определенной доли упрямства, что противоречит взгляду на творчество как на область, населенную исключительно вдохновенными поэтами-затворниками.

«Опыт – это то название, которое мы даем своим ошибкам».

«Решения у меня есть уже давно, просто я еще не придумал способа их получить».

Многие научные открытия становятся результатом маниакальной одержимости ученого какой-то одной проблемой и его готовностью рассматривать каждую неудачу как возможность узнать нечто новое об этой проблеме, что в конечном итоге и приводит к успеху.

Другими словами, бывает так, что творческих идей в организации достаточно, но авторам этих идей не хватает силы воли и стремления озвучить свои открытия и протолкнуть их через «иммунную систему организации».

Креативность как «метод». Творческие способности в равной мере демонстрируют люди самого разного склада ума и характера. Креативности можно учиться, ее можно развивать в себе так же, как и любые другие человеческие способности. Просто творческим людям от природы свойственны те определенные особенности мышления, которым обычным людям, желающим повысить свой творческий потенциал, придется целенаправленно обучаться.

4.4. Методы, применяемые на этапе оценки и выбора альтернатив Методы оценки и выбора альтернатив состоят из методов экспертных оценок и критериальных методов.

Метод экспертного оценивания относится к инструментарию количественной оценки качества альтернатив в условиях слабоформализуемой проблемной ситуации.

Экспертные оценки – это качественные оценки, основанные на информации неколичественного (качественного) характера, которые могут быть получены только с помощью специалистов – экспертов. Эксперт – это высококвалифицированный специалист, полагающийся на свои знания, опыт, интуицию и умение оценивать сложные факторы (явления) и способный создать собственную обоснованную (интуитивную) модель анализируемого явления (проблемы), если он располагает необходимой для этого исходной информацией.

Сущность метода экспертных оценок заключается в логико-интуитивном анализе внутренней и внешней среды организации, разработке альтернатив и количественной оценке их качества. Обобщенное мнение экспертов служит основанием для осуществления выбора.

Комплексное использование интуитивного и логического мышления, а также формальной обработки количественно выраженных суждений экспертов позволяет получить показатели качества альтернатив при решении слабоформализуемых задач выбора. Эксперты при этом выступают в роли «измерительных приборов», позволяющих определить их относительную погрешность (по разбросу суждений) и оценки, интерпретация которых дает требуемый результат.

Методом экспертного оценивания решаются следующие типовые задачи:

• определение состава возможных событий в какой-либо системе в определенном интервале времени;

• определение вероятностей событий и временных интервалов во множестве событий;

• структурирование проблемного поля организации и определение приоритетности решения проблем;

• дифференциация целей управления до задач и определение приоритетности их решения;

• генерирование альтернатив;

• фильтрация множества альтернатив и оценка их предпочтительности.

Экспертные суждения – содержательные высказывания (определяющие состав, структуру, функциональность исследуемой системы, сущностей и их атрибутов), количественная или качественная оценка какой-либо сущности (т.е. определение количественных и качественных атрибутов и их значений).

Экспертное ранжирование. Ранжирование применяется в случаях, когда невозможна или нецелесообразна непосредственная оценка. При этом «ранжирование объектов содержит лишь информацию о том, какой из них более предпочтителен, и не содержит информации о том, насколько или во сколько раз один объект предпочтительнее другого.

Ранг – степень отличия по какому-либо признаку, а ранжирование – процесс определения рангов, относительных количественных оценок степеней отличий по качественным признакам.

Используются следующие методы ранжирования: метод простой ранжировки; метод непосредственной оценки; метод парных сравнений и др.

Метод простой ранжировки. Заключается в том, что эксперты располагают объекты ранжирования (например, критерии) в порядке убывания их значимости (скажем, для альтернатив это убывание предпочтительности). Ранги обозначаются цифрами от 1 до п, где п – количество рангов. Сумма рангов Sn при этом будет равна сумме чисел натурального ряда:

Например, при п = 6 последовательность рангов альтернатив Аi (i=1-6) может выглядеть следующим образом: 2, 4, 1, 3, 6, 5. Это означает, что ранг альтернативы А3 равен единице (RА3 = 1) и она наиболее предпочтительна из всех шести (наименее предпочтительна альтернатива А5 так как RА5 = 6).

При ранжировании n объектов т экспертами ранжирование производят следующим образом:

1) каждый j-й эксперт (j=1-m) выносит суждения о ранге RjAi каждого 2) для каждого i-го объекта (i=1-n) подсчитывают сумму рангов, полученных от всех экспертов, т.е.

где RjAi – суждение j-го эксперта о ранге i-го объекта; i=1-n; j=1-m;

Si – результирующий ранг i-го объекта;

3) определяют ранги объектов (от 1 до n), от наименьшего до наибольшего результирующего ранга.

Метод непосредственной оценки заключается в отнесении объекта оценки к определенному значению по оценочной шкале (т.е. в присвоении объекту оценки балла в определенном интервале), например, от 0 до 10 – в соответствии с предпочтением по какому-либо признаку или их группе (альтернативы, например, по предпочтению; критерии – по значимости; факторы внешней среды – по оказываемому влиянию; проблемы – по приоритетности решения).

Метод парных сравнений заключается в определении предпочтений элементов, расположенных в левом столбце, над элементами, расположенными в верхней строке. При этом составляется матрица, по строкам и столбцам которой располагают сравниваемые объекты (табл. 4.1).

Матрица парных сравнений для четырех объектов В ячейке А1,2 вписана единица, это означает, что элемент А1 получает большую оценку, чем элемент А2. Соответственно в ячейке А2,1 пишут 0, а в ячейке А1,4 вписана 1, и затем, суммируя значения по строкам, получают ранги объектов.

Критериальные методы. Критерий (от греч. criterion – средство для суждения; признак, на основании которого производится оценка; мерило, суждение) – это способ описания альтернативных вариантов решений, способ выражения различий между ними (альтернативами) с точки зрения предпочтений лица, принимающего решения (ЛПР). Количественные критерии, позволяющие оценивать результаты принимаемых решений, принято называть критериями эффективности. Каждое решение приводит к определенному результату (исходу), последствия которого оцениваются по критериям (оценочным критериям).

Поэтому критериями называют показатели, характеризующие общую ценность решений таким образом. что у ЛПР имеется стремление получить по ним наиболее предпочтительные (или лучшие) оценки.

Критериальный язык позволяет оценить результат действия каждой альтернативы критерием (конкретным числом), а затем провести сравнение этих критериев, наилучшей альтернативой является та, которая обладает наибольшими (наименьшими) значениями критерия. В зависимости от условий выбора выделяют однокритериальные и многокритериальные альтернативы, и соответственно – однокритериальные и многокритериальные задачи принятия решений.

Наиболее удобный для анализа те альтернативы, в которых мерилом эффективности является единственный количественный критерий (доход, прибыль, издержки и т.д.). Единственный критерий, используемый для оценки альтернатив, называют скалярным, а совокупность критериев, характеризующих альтернативы, называют векторным критерием. Задачи оценки эффективности решений одновременно по нескольким критериям называют многокритериальными.

В многокритериальных задачах появляются вопросы: Как формализовать задачу? Как согласовать противоречивые стремления? Как принять решение?

Основные проблемы методов оценки и сравнения многокритериальных альтернатив состоят в следующем: как получить оценки по отдельным критериям и как агрегировать эти оценки в общую оценку полезности альтернативы.

Многочисленные методы принятия решений при многих критериях различаются способом перехода к единой оценке полезности альтернатив.

Среди этих методов можно выделить: прямые методы, методы порогов несравнимости, методы компенсации и др. Ниже представлены наиболее часто используемые методы многокритериальной оценки альтернатив.

Прямые методы. Примерный алгоритм многокритериальной оценки альтернатив следующий:

• определить критерий оценки альтернатив;

• ранжировать критерий по важности;

• отбросить маловажные критерии;

• назначить числа, соответствующие относительной важности критериев;

• нормировать коэффициенты (wi) по важности из условия:

где wi – вес i-го критерия, назначаемый ЛПР;

• произвести предварительное отсечение альтернатив по качеству (на шкалах критериев определяется индекс качества);

• определить функции U полезности для каждого из критериев • определить полезность каждой из альтернатив по формуле:

Методы порогов несравнимости. Данные методы предложены впервые профессором Б. Руа во Франции. Суть методов в следующем: решают оптимизационную задачу с одним первым критерием, считая, что других критериев нет. Затем решают задачу с одним вторым критерием и т.д. После выявления экстремальных уровней, которые достижимы по каждому критерию в отдельности, для каждого критерия, начиная с наиболее важного, задается порог, который не должен нарушаться. Условие нерушимости порога считают ограничением, затем добавляют ограничения по порогу второго критерия и т.д.

Связь между любой парой альтернатив определяется последовательностью бинарных отношений. Сильным бинарным отношением соответствуют большие требования к превосходству одной альтернативы над другой. Более слабые бинарные отношения определяют условия при которых, не смотря на противоречивую оценку, одну альтернативу определяют как лучшую по сравнению с другой. Бинарные отношения превосходства задаются уровнями индексов согласия и несогласия, что позволяет выделить ядро. в которое входят доминирующие и несравнимые элементы. После выделения ядра (множество Парето) его элементы являются несравнимыми (временно). Затем задается ряд следующих бинарных отношений (по второму, третьему и т.д.

критерию). В качестве решения считаются элементы (альтернативы) последнего ядра.

4.5. Методы реализации решения и контроля К методам реализации управленческих решений относятся методы планирования, организации и контроля выполнения решений (рис. 4.4).

Рис. 4.4. Классификация методов реализации решений Методы планирования. При подготовке плана реализации управленческого решения необходимо определить: исполнителей, сроки, отводимые на разработку и реализацию решений, составить инструкции, для лиц, занимающихся реализацией решения; схему взаимодействия иерархических уровней в организации при решении поставленных задач, механизмы контроля исполнения решения, систему мотивации (стимулирования) задействованных исполнителей.

Составление плана реализации решения предполагает получение ответа на вопросы «что, кому и с кем, как, где и когда делать?» Ответы на эти вопросы должны быть документально оформлены. Основными методами, применяемыми при составлении плана реализации управленческих решений, являются разделение обязанностей и сетевое моделирование.

Планирование разделения обязанностей, прав и ответственности выполнения решения оформляется в матрице распределения ответственности. Матрица распределения ответственности является также и таблицей, в которой в подлежащем содержится перечень задач, действий по реализации управленческого решения, а в сказуемом – наименование должностных лиц и названия структурных подразделений (рис. 4.5).

Основные правила построения матрицы распределения ответственности:

распределение прав и обязанностей между сотрудниками различных подразделений.

Рис. 4.5. Схема матрицы распределения ответственности Основными инструментами сетевого моделирования выступают сетевые матрицы (рис. 4.6), где сетевой график совмещен с календарно-масштабной сеткой времени. Сетевая матрица представляет собой таблицу, где подлежащими являются перечень должностных лиц, структурных подразделений, выполняющих определенную работу, а в сказуемом изображаются этапы и операции процесса реализации решения, протекающего во времени. Основными элементами сетевой матрицы являются работа, событие, путь и перечень должностных лиц.

К методам организации выполнения решения относят методы составления информационной таблицы реализации решений – ИТРР (рис. 4.7) и методы воздействия и мотивации. Управленческие решения базируются на информации, а носителями управленческой информации являются документы. Поэтому формализация процесса реализации управленческих решений требует четкого определения результата каждой операции в виде результирующих документов и их потребителей.

В информационной таблице реализации решений (рис. 4.7) отражается взаимодействие задач в процессе принятия решений, обеспечивается четкое разделение должностных обязанностей и ответственности (матрица распределения ответственности), виды и формы документов, являющиеся результатами решения одних задач, временные характеристики – сроки выполнения определенных работ (сетевая матрица). На основе ИТРР осуществляется координация и регулирование выполнения решения.

Информационная таблица реализации решений выполняет функцию информационного обеспечения процесса реализации управленческих решений, т.к. содержит состав требуемой информации, источники получения информации, способы сбора информации, способы накопления информации, способы обработки информации, способы проверки достоверности, формы представления (документ), каналы передачи информации и схемы электронного документооборота по решаемой задаче внутри организации и с внешними партнерами.

Рис. 4.7. Информационная таблица реализации решения Методы воздействия и мотивации отражают способ выдачи распоряжений (устно, письменно, в виде приказов) и методы стимулирования исполнителей решений.

Методы контроля выполнения решений. В теории принятия решений менеджмент определяется как процесс принятия решений и их реализации (рис. 4.8).

Реализация управленческих решений состоит из реализации выбранной альтернативы и организации контроля для определения успеха реализации управленческого решения.

Контроль включает: определение результатов реализации управленческого решения; сравнение фактических результатов и запланированных (критериями эффективности – индикаторами успеха); анализ результатов сравнения (отклонений) и принятие в случае необходимости корректирующих решений.

Контроль как функция управления является продолжением функций планирования и регулирования и сопровождает процесс реализации управленческих решений.

Рис. 4.8. Процесс менеджмента с точки зрения теории принятия решений Контроль предполагает определение и документирование фактических показателей (результатов реализации решений) и сравнение их с плановыми показателями для определения результатов деятельности организации. К контролю также относятся сравнение показателей ожидаемого и фактического выполнения планов, проверка допустимости исходных предпосылок и контроль методической и содержательной согласованности планов реализации управленческих решений. Контроль включает также комплекс мероприятий по анализу вероятных отклонений от запланированных показателей. Сравнение и анализ стимулируют новые процессы принятия решений, которые в свою очередь инициируют проведение корректирующих мероприятий и обеспечивают долгосрочный обучающий эффект.

Осуществление контроля реализации решений предполагает создание механизма контроля, который должен обнаруживать изменения во внешней и внутренней средах функционирования организаций, места возникновения проблем, необходимость дополнительных решений для достижения целей системы.

Механизм контроля должен состоять из 2 частей: контроль изменений во внешней среде (вход системы) и внутренней (в организации и выходах системы).

С позиции управления в кибернетическом смысле процессы контроля представляют собой обратные связи и возможности изменения ранее заданных показателей на основе анализа причин отклонений и разработки корректирующих мероприятий.

Целесообразно классифицировать отклонения следующим образом:

изменение результата вследствие изменения структуры производственной программы;

изменение результата вследствие изменения заданных цен (отклонение по ценам);

изменение результата вследствие изменения заданных издержек Разложение общего отклонения фактических результатов от запланированных дает возможность целенаправленно анализировать причины отклонения в тех подразделениях где они произошли.

Основными видами контроля реализации управленческих решений являются: административный, технологический, ревизия и аудит.

Административный контроль – это проверка и постоянное наблюдение за процессами реализации управленческих решений: сроками, объемами, качеством их выполнения.

Технологический контроль состоит в проверке и в постоянном наблюдении за используемыми технологиями при реализации управленческих решений.

Ревизия – это есть документальная проверка результатов реализации управленческих решений.

Аудит – это документальная проверка результатов реализации управленческих решений, устанавливающая уровень их соответствия определенным критериям. нормам и стандартам.

Методы контроля выполнения управленческих решений подразделяются на контроль по промежуточным и конечным результатам и контроль по срокам выполнения (операции в ИТРР).

При организации контроля по результатам (выходам системы) основным достоинством является оценка достигнутых результатов и сравнение их с целевыми (плановыми), оценка факторов, способствовавших или препятствовавших их получению. Большое значение в механизмах контроля придается измерениям, о которых должно позаботится ЛПР. Значение проблемы измерений состоит в том, что она заставляет ЛПР более точно определить входы и выходы управленческих решений на основе четкого определения целей. Процесс осуществления контроля по результатам представлен на рис. 4.9.

Фактические результаты (ФР) сравниваются с ожидаемыми (ОР) в блоке анализа, если отклонение превысит допустимый уровень ( ), на вход системы управления (ЛПР) поступает информация о возникновении проблемы, после чего ЛПР вырабатывает новое управляющее решение.

Процесс является итеративным, и продолжается до тех, пор пока ФР не станет равно ОР, т. е. цель будет достигнута. Таким образом, основными элементами системы контроля являются: цель (ожидаемые показатели), результат (фактические показатели), измеритель (блок сравнения), оценка и выводы (цель достигнута, цель не достигнута и др.), оценка факторов, способствовавших или не способствовавших получению результатов. Контроль по результатам чаще всего направлен на оценку коммерческой деятельности.

Контроль по срокам проводится, как указывалось выше при описании технологии ИТРР (информационные таблицы реализации решений), следующим образом: фактические сроки выполнения сравниваются с запланированными и выявляется отклонение. Если данные работы находятся на критическом пути, то ЛПР необходимо принять дополнительное решение, так как работы критического пути не имеют резерва для маневра, вследствие чего может измениться окончательный срок выполнения решения.

Вопросы для повторения 1. Дайте определение терминам «метод», «методика», «методология».

2. Перечислите характеристики методов диагностики проблем.

3. Перечислите характеристики методов генерирования альтернатив.

Методы активизации мышления.

4. Перечислите характеристики методов генерирования альтернатив.

Методы соединения альтернатив.

5. Опишите методы оценки и выбора альтернатив и методы экспертных оценок.

6. Опишите методы оценки и выбора альтернатив. Критериальные методы.

7. Опишите методы реализации управленческих решений.

8. Опишите индивидуальные методы принятия управленческих решений.

9. Опишите коллективные методы принятия управленческих решений.

10. Опишите эвристические методы принятия управленческих решений.

11. Что такое креативные методы принятия нестандартных решений?

12. Опишите методы экспертного ранжирования.

13. Сущность метода морфологического анализа.

14. Методы планирования реализации управленческих решений.

15. Методы организации выполнения управленческих решений.

16. Методы контроля управленческих решений.

Глава 5. СРЕДА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ 5.1. Понятие среды принятия управленческих решений Принятие решений является предвосхищением будущих событий посредством целенаправленного поиска, оценки и отбора альтернатив и основывается на определенных гипотезах о будущем состоянии внешней среды. Плановые решения принимаются обычно и в условиях однозначных, и в условиях многозначных ожиданий будущей ситуации во внешней среде предприятия.

Целеполагания в процессе принятие решения может быть простым (например, максимизация прибыли) и множественным (например, максимизация прибыли и оборота при сохранении минимального числа рабочих мест). Кроме того, цели и уровни их достижения измеряются количественно – числовым показателем, качественно – при помощи оценок предпочтения, например, хорошо, удовлетворительно, плохо, или номинально – цель достигнута или не достигнута.

Результаты достижения количественно и качественно измеряемых целей могут быть заданы в виде экстремальной оценки (оптимума, максимума или минимума результата) или в виде некоего достаточного (удовлетворительного) предела (достижение удовлетворительного уровня результата), или в виде номинальной оценки, т.е. как достижение либо недостижение некоторого удовлетворительного уровня.

В практике принятия решений чаще всего встречаются плохо поддающиеся количественному измерению или вовсе количественно не измеряемые цели. Во многих случаях пытаются найти оптимальное решение исходя из постановки экстремальной цели в качестве главной, например, при заданных ресурсах хотят достичь максимальной прибыли или определенной прибыли при минимальных ресурсах.

Решения в бизнесе обычно требуют выбора между различными стратегиями. Часто такой выбор производится в условиях таких сред, которые лицо, принимающее решения, контролирует слабо или не контролирует вовсе. Используют основной термин «сущность изменения» для обозначения подобных условий. Решения, тем самым, прямо зависят от знания лицом, принимающим решения, сущности явлении и того, как каждая из рассматриваемых стратегий может быть реализована при определенном состоянии этой сущности. Состояния знания лица, принимающего решения, могут быть классифицированы как состояния определенности, риска и неопределенности.

Различия между определенностью, риском и неопределенностью отражают различия в степени знания лица, принимающего решения. Если представить состояния его знания как линию спектра, то на одном ее конце будет определенность (полное знание), а на другом – неопределенность (полное отсутствие знания). Риск (частичное знание) будет лежать между ними. Положение на линии спектра будет отражать имеющуюся степень определенности (или неопределенности).

Концепция определенности. Определенность понимается как такое состояние знания, которое лицо, принимающее решение, заранее знает конкретный исход для каждой альтернативы. Иначе говоря, лицо, принимающее решение, обладает исчерпывающим знанием состояния среды и результатов каждого возможного решения.

Принимая решения в условиях определенности, исходят из существования в будущем конкретной ситуации во внешней среде. Эффект той или иной альтернативы решения может определяться в этом случае через однозначный уровень достижения цели.

Насколько реалистична такая концепция? На первый взгляд, она кажется далекой от практики и поэтому имеющей только академический интерес. На деле, однако, справедливо обратное. Существует множество краткосрочных ситуаций, когда лицо, принимающее решение, располагает исчерпывающим знанием. Многие решения в области бизнеса требуют только знания текущих цен и величины спроса, которые могут быть определены с достаточной степенью точности в ближайшей перспективе. В условиях определенности принимается большая часть решений в задачах по теории вероятностей, рассматриваемых экономической и бихевиористской наукой. Определенность имеет место в большинстве арифметических и алгебраических задач, а также во многих моделях линейного и нелинейного программирования. Такие модели используются для поиска варианта распределения ресурсов, дающего наибольшую отдачу по определенному показателю (такому, как прибыль или стоимость) или наименьшему значению некоторого другого критерия (такого, как затраты) в условиях заданных ограничений.

На деле, однако, только немногое может оставаться определенным в достаточно большом, временном интервале. Исходы Долгосрочных инвестиций только за редким исключением могут быть предсказаны с достаточной точностью, если мы представим себе то большое количество динамических взаимодействий неизвестных переменных, с которыми ЛПР встречаются в реальной экономической ситуации. К этим переменным относятся внутренняя и международная конкуренция, изменения в политической обстановке, научнотехнические достижения, а также быстроменяющиеся вкусы потребителей. Таким образом, стратегические решения принимаются в условиях, весьма далеких от полного знания. Соответственно, они принимаются в условиях либо риска, либо неопределенности.

Концепция риска. Если, принимая решения или в процессе планирования, исходят не из одной определенной ситуации во внешней среде, а из нескольких возможных ситуаций, то говорят о принятии решения или планировании в условиях неопределенности внешней среды.

Если может быть задана вероятность наступления той или иной ситуации во внешней среде, то говорят о принятии решения в условиях риска (стохастическая ситуации принятия решения). При часто повторяющихся ситуациях принятия решения может быть рассчитана статистическая вероятность наступления целевого эффекта. Если это невозможно, то приходится исходить из субъективной оценки вероятности. Сумма оценок вероятности наступления ситуаций должна быть постоянно равна 1. Если дисперсия взвешенных целевых эффектов при постановке одиночных и множественных качественно выраженных целей не слишком велика, то оптимальным решением будет альтернатива с максимальной суммой произведений вероятности степени достижения целей.

Риск определяется как состояние знания, когда известны один или несколько исходов по каждой альтернативе и когда вероятность реализации каждого исхода достоверно известна лицу, принимающему решение. В условиях риска лицо, принимающее решение, обладает неким объективным знанием среды действий и способно объективно прогнозировать вероятную сущность явлений и исход или отдачу по каждой из возможных стратегий.

Концепция неопределенности. Если нет возможности получить данные о вероятности наступления той или иной ситуации во внешней среде, решения принимаются в условиях неопределенности.

Неопределенность – это такое состояние знания, когда одна или более альтернатив имеют ряд возможных исходов, вероятность которых либо неизвестна, либо не имеет смысла. Поэтому, в отличие от риска неопределенность будет субъективным явлением. Два наблюдателя, рассматривающих определенную ситуацию, никогда не смогут одинаково сформулирован, ее количественные характеристики. Это происходит не только потому, что они обладают различными уровнями знаний, но и потому, что они имеют различные темпераменты и подходы. Неопределенность часто бывает обусловлена быстрыми изменениями структурных переменных и явлений рынка, определяющих экономическую и социальную среду действия фирмы.

5.2. Методы принятия решений в условиях определенности В условиях определенности лицо, принимающее решение, знает все о возможных состояниях сущности явлений, влияющих на решение, и знает, какое решение будет принято. Лицо, принимающее решение, просто выбирает стратегию, направление действий или проект, которые дадут максимальную отдачу.

В общем случае выработка решений в условиях определенности направлена на поиск максимальной отдачи либо в виде максимизации выгоды (дохода, прибыли иди полезности), либо минимизации затрат. Такой поиск называется оптимизационным анализом. Три метода оптимизации, используются лицом, принимающим решение: предельный анализ, линейное программирование и приростной анализ прибыли.

Предельный анализ. В условиях определенности доходы и затраты будут известны для любого уровня производства и продаж. Задача состоит в том, чтобы найти их оптимальное соотношение, позволяющее максимизировать прибыль. Предельный анализ позволяет сделать это. В нем используются концепции предельных затрат и предельного дохода (рис. 5.1). На этом рисунке представлены кривые дохода, затрат и прибыли, типичные для микроэкономической теории.

Рис. 5.1. Концепции предельных затрат и предельного дохода Предельный доход (MR) определяется как дополнительный доход (изменение общего дохода), получаемый от продажи дополнительной единицы продукта. Графически он выражается наклоном кривой общего дохода (TR).

Предельные затраты (MC) определяются как дополнительные затраты (изменение величины общих затрат) на приобретение или производство дополнительной единицы продукции. Графически они выражаются наклоном кривой общих затрат (TС). Мы должны также отметить следующее.

1. При уровнях производства Q1 и Q4 TR в точности равно ТС, так что прибыль равна нулю. Объем производства меньше Q1 или больше Q4 ведет к убыткам (т.е. характеризуется отрицательной прибылью).

2. При уровнях производства больше Ql или меньше Q4 – прибыль положительная.

3. Предельный анализ показывает, что до тех пор, пока MR превышает МС, производство и продажа дополнительной единицы продукции будут повышать прибыль. Прибыль, соответственно, максимизируется при том уровне производства, при котором MR =МС.

Равенство MR = МС верно при Q3. При этом уровне производства, если мы проведем одну касательную для кривой ТС, а другую – для кривой МС, то мы увидим, что они будут параллельны, т.е. наклоны обеих кривых будут равны между собой. Это означает, что при уровне производства, равном Q3, MR = МС. При таком уровне производства наклон функции прибыли, или предельна прибыль (МР), будет равна нулю.

Приростный анализ. Следует напомнить, что предельный анализ имеет дело с изменениями значений взаимосвязанных, но неизменных функций. В реальном мире, однако, функции спроса, дохода, производства и затрат не могут быть известны достаточно точно и подвергаются изменениям. Тем не менее, эти задачи могут быть решены методом приростного анализа прибыли, развивающим концепцию предельного анализа применительно к более широким практическим задачам.

Приростной анализ прибыли оперирует с любыми и всеми изменениями в доходах, затратах и прибылях, явившимися следствием определенного решения. Таким образом, концепция приростного анализа охватывает изменения как самих функций, так и их значений. Основное правило решения состоит в том, чтобы принять любое предложение, повышающее прибыль, или отвергнуть любое предложение, ее уменьшающее.

Поскольку в приростном решении рассматривается только переменные, подвергающиеся изменениям, постоянные слагающие затрат (такие, как страхование и обесценение денег) не рассматриваются Таким образом, приростные решения относятся к краткосрочной концепции. К сожалению, многие управляющие не используют приростные термины; напротив, они принимают решения исходя из средних значений общих затрат, включая в них постоянные и переменные слагающие (полностью распределенные затраты). Почти всегда краткосрочные решения, основанные на средних значениях полностью распределенных затрат, неверны, если целью фирмы будет максимизация прибыли.

Линейное программирование. Модели линейного программирования отличаются наглядностью и относительной простотой. Их использование во многих практически важных задачах, связанных с принятием решений, оказалось высокоэффективным, в связи с чем они получили довольно широкое распространение. К числу наиболее известных задач линейного программирования относятся:

задачи о распределении ограниченных ресурсов (задачи оптимального планирования);

задачи об оптимальной корзине продуктов (задачи о диете, задачи оптимального смешения);

задачи оптимального раскроя (материалов, заготовок);

задачи оптимизации финансовых потоков;

задачи оптимизации графиков платежей.

Предприятие может выпускать n видов продукции Р1, Р2,..., Рn, располагая для этого m различными ресурсами R1, R2,..., Rm в количествах b1, b2,...bm соответственно. Известно, что для выпуска единицы продукции Pj необходимо затратить аij единиц ресурса Rij, i = 1, 2,..., m; j = 1, 2,..., n. Кроме того, известен доход от продажи единицы каждого вида продукции – с1, с2,..., сn соответственно, где cj— стоимость единицы продукта Рj например 1 штуки, 1 тонны и т.п.

Требуется так спланировать производственную программу – объемы выпуска каждого вида продукции (в штуках, тоннах и т.п.), – чтобы максимизировать доход предприятия.

Для удобства дальнейших выводов и рассуждений сведем исходную информацию в единую табл. 5.1, где через xj обозначим объемы продукции Рj, выпускаемой предприятием. Тогда набор переменных {х1,..., xn} представляет собой не что иное, как производственную программу предприятия.

Формализованное описание задач линейного программирования Доход, полученный предприятием при производстве продукта Рj в количестве xj составит cjxj, а при реализации производственной программы {x1, x2,..., хn} будет равен величине (5.2.1) Подсчитаем, какое количество ресурсов будет израсходовано, если выбрать некоторый план {x1, x2,..., хn}.

Ресурса R1 потребуется: а11x1 + a12x1 +... + а1nхn, в то время как в наличии имеется b1.

Ресурса R2 потребуется: а21x1 + a22x2 +... + а2nхn, в то время как в наличии имеется b2.

Ресурса Rm потребуется: amlx1 + am2x2 +... + аmnхn, в то время как в наличии имеется bm.

Очевидно, что производственная программа может быть выполнена только в том случае, если имеющихся ресурсов окажется достаточно, т. е. при выполнении условий Кроме того, понятно, что переменные решения x1, х2,..., хn должны быть неотрицательными числами, т.е.

Объединяя полученные результаты, получаем следующую задачу линейного программирования.

Требуется найти совокупность значений {x1, х2,..., хn}, обращающих в максимум целевую функцию При условии, что переменные {x1, х2,..., хn} удовлетворяют системе ограничений:

5.3. Методы выбора управленческих решений в условиях риска Риск – это потенциально существующая вероятность потери ресурсов или неполучения доходов, связанная с конкретной альтернативой управленческого решения; риск есть вероятность неблагоприятного исхода.

Риск как экономическая категория совмещает в себе оценку вероятности потерь и их величину. Для описания риска используют показатели: степень риска и цену риска.

Степень риска количественно характеризует вероятность результатов принятого решения (как негативных, так и позитивных). Цена риска (R) дает количественную характеристику вероятных потерь.

где F – функция описания риска; w – вероятность неблагоприятного результата (степень риска); u – количественная оценка возможных потерь.

Для оценки степени приемлемости риска выделяют определенные зоны риска в зависимости от ожидаемой величины потерь. На рис. 5.2 представлены наиболее общие закономерности распределения вероятности потерь прибыли, которую называют кривой риска.

Зона допустимого риска – область, в пределах которой величина вероятных потерь не превышает ожидаемой прибыли. Зона критического риска – это область возможных потерь, превышающих величину ожидаемой прибыли вплоть до величины полной расчетной выручки (суммы прибыли и затрат). Зона катастрофического риска – область вероятных потерь, которые превосходят критический уровень и могут достигать величины, равной собственному капиталу организации (ситуация банкротства).

Управление рисками включает следующие основные направления деятельности: распознавание, анализ и оценка степени риска; разработка и осуществление мер по предупреждению, минимизации и страхованию риска; кризисное управление (выработка механизмов выживания организации).

Методы управления рисками делятся на два основных направления:

1) методы предупреждения и ограничения риска; 2) методы возмещения потерь.

К первому направлению относятся следующие методы: экспертиза альтернатив решения и оценка риска; распределение риска между участниками;

лимитирование риска (например, максимальный размер банковского кредита);

использование залоговых операций и гарантий; диверсификация рисков; ориентация на среднюю норму прибыли (погон за более высокой прибылью резко увеличивает риск); применении эффективных систем контроля для выявления и предотвращения возможных потерь.

Ко второму направлению (компенсация ущерба) относятся следующие методы управления рисом: резервирование (создание резервных фондов), страхование рисков.

Условия риска и неопределенности характеризуются так называемыми условиями многозначных ожиданий будущей ситуации во внешней среде. В этом случае ЛПР должен сделать выбор одной альтернативы (Аi), не имея точного представления о факторах внешней среды и их влияния на результат. В этих условиях исход, результат каждой альтернативы представляет собой функцию условий – факторов внешней среды (функцию полезности), который не всегда способен предвидеть ЛПР.

Методы принятия решений в условиях риска используют теорию выбора, получившую название теории полезности. В соответствии с этой теорией, ЛПР выбирает Ai из совокупности Ai (i = 1 … n), если она максимизирует ожидаемую стоимость его функции полезности Yi,j.

Существует два основных подхода к определению данного показателя:

метод дедукции и статистический анализ данных.

Метод дедукции, как известно, не нуждается в экспериментировании, а статистический анализ данных предполагает наличие экспериментов в прошлом и определяет частоту наступления события, которую и принимают за вероятность. После определения вероятности наступления состояния среды Sj, определяют ожидаемую стоимость реализации каждой альтернативы, которая представляет собой средневзвешенную стоимость E(x):

где Ei,j – результат реализации Ai; wi – вероятность реализации Ai в условиях Sj.

Оптимальной стратегией является та, которая обеспечивает наибольшую ожидаемую стоимость.

Для принятия решения в условиях риска используют два метода:

1. матрица результативности; 2. »дерево» решений.

Матрица решений строится аналогично основной модели принятия решений (гл.2).

Пример матрицы решений приведен в табл. 5.2.

где A1, A2,..., AA –альтернативные стратегии действий;

S1, S2, …, SS – состояние экономики (стабильность, спад, рост и др.) w(S1), w(S2), …, w(SS) – вероятность наступления состояния экономики.

Числа в ячейках матрицы представляют собой результаты реализации Ai стратегии в условиях Sj. При этом, в условиях риска вероятность наступления Sj известна, а в условиях неопределенности эта вероятность может быть определена субъективно, в зависимости от того какой информацией располагает ЛПР. В условиях риска при принятии решения основным моментом является определение вероятности наступления состояния среды Sj, т.е.

степени риска.

При принятии решений в условиях риска после определения предполагаемой стоимости E(Ai) и степени риска встает проблема определения компромисса между риском и прибылью. Как правило, получение больших доходов сопровождают более высокие значения степени риска, поэтому решения ЛПР будет зависеть не только от расчета показателей E(Ai) = wi Ei,j, но и от финансового состояния предприятия. Экономическая теория разработала так называемые кривые рыночного безразличия описывающие необходимую прибыль (доход) как функцию риска. Но на практике они мало применимы из-за высокой степени абстракции.

Следующий метод, применяемый для принятия решений в условиях риска, носит название дерева решений. Его применяют тогда, когда необходимо принимать последовательный ряд решений. Дерево решений – графический метод, позволяющий увязать точки принятия решения, возможные стратегии Ai, их последствия Yi,j с возможными факторами, условиями внешней среды. Построение дерева решений начинается с более раннего решения, затем изображается возможные действия и последствия каждого действия (событие), затем снова принимается решение (выбор направления действия) и т. д., до тех пор, пока все логические последствия результатов не будут исчерпаны.

Дерево решений – это схематическое представление процесса принятия последовательных решений, когда каждое решение зависит от исхода предыдущих решений. Дерево решений позволяет учесть различные направления действий, и на основе финансовых результатов каждого из них и вероятности их наступления сравнить альтернативы и выбрать лучшую последовательность действий. Построение дерева осуществляется слева направо, от корня (исходного момента принятия решения) по ветвям (возможные альтернативные решения), а расчет эффективности – от ветвей к корню. Элементами дерева являются:

а) действия, отвечающие на вопрос: «каков выбор?»; вилка действий (решений) отображается квадратом с исходящими из него возможными действиями;

б) события (исходы развития ситуации), на которые ЛПР не может влиять, с указанными вероятностями их совершения, позволяющими рассчитать средние результаты действий в условиях неопределенности хода последующего развития ситуации; вилка событий на дереве отображается кружком с исходящими ветвями;

в) последствия действий – оценочные показатели результатов принятия решений в различных ситуациях и в среднем (отображаются цифрами на концах ветвей и рядом с вилками действий и событий);

г) критерии оценки, отображающие предпочтения ЛПР или стратегию его действий; функция предпочтения показывает зависимость выгодности решения, по мнению ЛПР, относительно финансовых или иных последствий; с помощью данной функции денежная шкала, характеризующая безразличную (рациональную) стратегию, заменяется шкалой предпочтений.

Кроме показателя E(Ai) при принятии решений в условиях риска используют еще один критерий, называемый степенью риска ( i), т. е. степень отклонения ожидаемой стоимости от предполагаемых последствий. Степень риска, называемая коэффициентом вариации, как известно, определяется отношением среднего квадратичного отклонения к средней арифметической:

Коэффициент вариации вычисляется в процентах и характеризует показатель риска для каждой стратегии Ai (i=1-A). Чем выше значение коэффициента вариации, тем более рискованное решение принимает ЛПР.

5.4. Критерии выбора управленческих решений 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 лица, принимающего решение. 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 лицом, принимающим решение.

Практикуются два основных подхода к принятию решения в условиях неопределенности.

Лицо, принимающее решение, 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 лицо; принимающее решение, 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:

а) критерия решения Вальда, называемый также максимином;

б) альфа-критерий решения Гурвица;

в) критерий решений Сзйвиджа, называемый также критерием отказа от минимакса;

г) критерий решений Лапласа, называемый также критерием решения Бэйеса. 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 макси-мин, – это критерий консерватизма и попытка максимизировать уровень надежности. Он представляет внешние условия как капризные, и недоброжелательные и делает предположение, что закон Мэрфи («если плохое событие может произойти, то оно обязательно произойдет») 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 (то есть 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 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 Критерий решения Сэйвиджа, иногда называемый критерием потери от мини-макса, 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 Сэвиджа. 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 Сэвиджа. При его использовании обеспечивается наименьшее значение максимальной величины риска:

где риск rij определяется выражением: ri,j = j – i,j;

j – максимально возможный выигрыш.

Критерий Сэвиджа, 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.

Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица. Альфа-критерий решения Гурвица предполагает определение индекса решения – d, 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-, которое применимо к минимальной отдаче – m. Стоимость каждой стратегии, таким образом, равна:

Стратегия с самой высокой стоимостью для di выбирается 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 иной степенью оптимизма. Если лицо, принимающее решение, совершенно пессимистично, то оно может решить, что = 0. Результат будет тот же, что и при использовании критерия макси-мина.

Если лицо, принимающее решение, неисправимый оптимист, то оно может решить, что = 1. Результат будет Таким же, что и при критерии макси-макса.

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 G.

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:

где h – некий коэффициент, выбираемый экспериментально из интервала между 0 и 1.

Использование этого коэффициента вносит дополнительный субъективизм в принятие решений с использованием критерия Гурвица.

Критерий Лапласа или Байесов критерий, который гласит, что если вероятность состояния среды неизвестна, 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. Критерий Лапласа называют критерием рациональности, и он подходит для стратегических долгосрочных решений, как и все вышеназванные критерии.

Критерий Лапласа – это критерий рациональности, полностью нечувствительный к отношению лица, принимающего решение. Он чрезвычайно чувствителен, однако, к определению лицом, принимающим решение, состояния экономики и природы. Например, предположим, что состояния природы – жаркая, теплая и холодная погода. При отсутствии какого-либо прогноза погоды Бэйесова 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 неопределенности существуют 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. Какую же пользу приносит понятие платежной матрицы? Пожалуй, самый удачный ответ заключается в том, что она представляет собой полезный инструмент для концептуализации и формализации 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.

5.5. Дисконтирование и приведенная стоимость денег Дисконтирование – это приведение распределенной прибыли и затрат к какому-либо году с учетом того, что вложенные и возвращаемые средства могли бы быть положены на депозитный счет в банке и приносить доход. Так например, если в t-м году в инвестиции была вложена сумма Ct, то она эквивалентна сумме в tб-м году (базовом):

где Кн = Д / 100 – нормативный годовой прирост суммы, положенной в Сбербанк при депозитной ставке Д%; (1+Кн) – годовой коэффициент приведения.

Аналогично, полученная в t-м году прибыль Пt эквивалентна сумме в tб-м году, а чистая разница между доходом и затратами составит в базовом году (Пt – Ct)*(1+Kн)t6-ti. Иными словами, приведение распределенной прибыли и затрат за период времени Т к базовому году осуществляется по формуле:

При этом, если приведение осуществляется к концу периода Т, то tб =Т, если на начало, то tб = 0 (к началу 1-го года) или tб = 1 (к концу 1-го года).

Если сравниваются несколько вариантов распределения прибыли и затрат (или только прибыли), то наилучшим вариантом будет тот, где Л прив будет максимальным. Если сравниваются варианты затрат, то лучший вариант соответствует минимальной величине Сприв:

При расчете приведенной прибыли и затрат могут учитываться более сложные моменты: