2

Оглавление

Введение

Глава 1. Понятие управленческого решения

1.1 Сущность и классификация управленческих решений

1.2 Методология управленческого решения

Глава 2. Методы принятия управленческих решений

2.1 Методы статистической теории решений

2.2 Методы прогнозирования

2.2.1 Неформальные методы

2.2.2 Количественные методы прогнозирования

2.2.3 Качественные методы прогнозирования

Глава 3. Принятие управленческих решений в различных средах

3.1 Методы принятия решений в различных обстоятельствах

3.2 Принятие решений в условиях риска с применением различных методов

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение

«Методы принятия управленческих решений» - одна из спорных и актуальных тем в теории управления.

В современной литературе можно встретить несколько подходов к изучению процесса принятия решения, но наиболее полно и точно можно об этом говорить, придерживаясь взглядов коллектива авторов под руководством М.Х. Мескона, который, обобщив труды ряда авторов и свой личный опыт, разработал свою теорию.

Принятие решений - часть каждодневной работы управляющего. Как говорит проф. Фрэнк Харрисон: «Принятие решений - это интегральная часть управления организацией любого рода. Более чем что-либо другое, компетентность в данной области отличает менеджера от не менеджера и, что еще важнее, - эффективно работающего менеджера от его неэффективно работающего коллеги». Учитывая эти отличительные особенности принятия решений, можно дать следующее определение управленческого решения.

Управленческое решение - это выбор альтернативы, осуществлённый руководителем в рамках его должностных полномочий и компетенции и направленный на достижение целей организации.

Управленческое решение - это результат анализа, прогнозирования, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернативы из множества вариантов достижения конкретной цели системы менеджмента.

Современные условия развития производства диктуют науке управления принимать обоснованные объективные решения в ситуациях исключительной сложности путем использования научного подхода к данному процессу, моделей и количественных методов принятия решений. Поэтому актуальность темы «методы выработки и принятия управленческих решений» не вызывает сомнений.

Менеджеру известно, что хорошо структурированные проблемы имеют многовариантные решения. Оптимальное решение для таких проблем может быть найдено с помощью методов исследования операций и моделирования. Например, выбор оптимального варианта развития и реконструкции предприятия, расчет оптимальной загрузки производственных мощностей, разработка оптимальных режимов технологических процессов.

Неудивительно поэтому, что процесс принятия решений - центральный пункт теории управления.

Объектом исследования в данной курсовой работе являются методы выработки и принятия управленческих решений.

Предметом изучения - особенности моделирования, типы используемых моделей и некоторые широко используемые методы принятия решения, а также методы прогнозирования, применяемые в рамках науки управления.

Целью данной работы является изучение моделей и методов выработки и принятия обоснованных, объективных управленческих решений в ситуациях исключительной сложности.

Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:

1) раскрыть сущность понятия управленческого решения;

2) привести классификацию управленческих решений;

3) изучить методы статистической теории решений;

4) охарактеризовать методы прогнозирования (неформальные методы, количественные методы, качественные методы);

5) дать анализ методов принятия решений в различных обстоятельствах;

6) проанализировать возможный риск при принятии решений;

7) привести пример принятия управленческих решений в условиях риска с применением различных методов.

Глава 1. Понятие управленческого решения

1.1 Сущность и классификация управленческих решений

Управленческое решение - это результат конкретной управленческой деятельности менеджмента. Принятие решений является основой управления. Выработка и принятие решений - это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня, включающий:

- выработку и постановку цели;

- изучение проблемы на основе получаемой информации;

- выбор и обоснование критериев эффективности (результативности) и возможных последствий принимаемого решения;

- обсуждение со специалистами различных вариантов решения проблемы (задачи);

- выбор и формулирование оптимального решения;

- принятие решения;

- конкретизацию решения для его исполнителей [1, С.97].

Решение как процесс представляет процесс принятия и реализации решений как последовательная смена взаимоувязанных стадий, этапов различных действий руководителя, вскрывающая технологию мыслительных действий, поисков истины и анализа заблуждений, путей движения к цели и средств её достижения. Только такой подход позволяет понять зафиксированный акт управленческого решения, источники его происхождения.

Классификация управленческих решений необходима для определения общих и конкретно-специфических подходов к их разработке, реализации и оценке, что позволяет повысить их качество, эффективность и преемственность. Управленческие решения могут быть классифицированы самыми разнообразными способами. Наиболее распространенными являются следующие принципы классификации:

1. По функциональному содержанию, т.е. по отношению к общим функциям управления, например:

- решения плановые;

- организационные;

- контролирующие;

- прогнозирующие [11, С.102].

Обычно такие решения затрагивают в той или иной мере все функции управления, однако в каждом из них можно выделить основное ядро, связанное с какой-то основной функцией.

2. По характеру решаемых задач (сфере действия):

- экономических;

- организационных;

- технологических;

- технических;

- экологических и прочих [3, С.67].

Чаще всего УР связаны не с одной, а с рядом задач, в той или иной степени имея комплексный характер.

3. По уровням иерархии систем управления выделяют управленческие решения на уровне Больших Систем; на уровне подсистем; на уровне отдельных элементов системы. Обычно инициируются общесистемные решения, которые затем доводятся до элементарного уровня, однако возможен и обратный вариант.

4. По характеру организации разработки решений выделяются следующие управленческие решения:

- единоличные;

- коллегиальные;

- коллективные [6, С.37].

Предпочтение способа организации выработки УР зависит от многих причин: компетентности руководителя, уровня квалификации коллектива, характера задач, ресурсов и т.д.

5. По характеру целей принимаемые решения могут быть представлены:

- текущие (оперативные);

- тактические;

- стратегические.

6. По причинам возникновения управленческие решения делятся на:

- ситуационные, связанные с характером возникающих обстоятельств;

- по предписанию (распоряжению) вышестоящих органов;

- программные, связанные с включением данного объекта управления в определенную структуру программно-целевых отношений, мероприятий;

- инициативные, связанные с проявлением инициативы системы, например в сфере производства товаров, услуг, посреднической деятельности;

- эпизодические и периодические, вытекающие из периодичности воспроизводственных процессов в системе (например, сезонности сельскохозяйственного производства, сплава леса по рекам, геологических работ).

7. По исходным методам разработки управленческие решения делятся на:

- графические, с использованием графоаналитических подходов (сетевых моделей и методов, ленточных графиков, структурных схем, декомпозиции больших систем);

- математические методы, предполагающие формализацию отношений, представлений, пропорций, сроков, событий, ресурсов;

- эвристические, связанные с широким использованием экспертных оценок, разработки сценариев, ситуационных моделей.

По организационному оформлению управленческие решения делятся на:

- жёсткие, однозначно задающие дальнейший путь их воплощения;

- ориентирующие, определяющие направление развития системы;

- гибкие, изменяющиеся в соответствии с условиями функционирования и развития системы;

- нормативные, задающие параметры протекания процессов [12, С.39].

1.2 Методология управленческого решения

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. 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 [7, С.201-215].

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. Существует ряд причин, обусловливающих использование модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром. К ним относятся естественная сложность многих организационных ситуаций, невозможность проведения экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимы, и ориентация руководства на будущее.

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов. Число всевозможных конкретных моделей науки управления почти так же велико, как и число проблем, для разрешения которых они были разработаны. Рассмотрим наиболее распространенные типы таких моделей.

Теория игр. Одна из важнейших переменных, от которой зависит успех организации, - конкурентоспособность. Очевидно, способность прогнозировать действия конкурентов означает преимущество для любой организации. Теория игр - метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов. Теорию игр изначально разработали военные с тем, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые кампании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделают того же, оно, вероятно, должно отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет руководству учесть дополнительные переменные или факторы, могущие повлиять на ситуацию, и тем самым повышает эффективность решения [7, С.211].

Модели теории очередей. Модель теории очередей или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести звонки людей в авиакомпанию для резервирования места и получения информации, ожидание в очереди на машинную обработку данных, мастеров по ремонту оборудования, очередь грузовиков под разгрузку на склад, ожидание клиентами банка свободного кассира. Если, например, клиентам приходится слишком долго ждать кассира, они могут решить перенести свои счета в другой банк. Подобным образом, если грузовикам приходится слишком долго дожидаться разгрузки, они не смогут выполнить столько ездок за день, сколько положено. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров, больше клерков, занимающихся предварительной продажей билетов на самолеты) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не могут сделать лишнюю остановку из-за задержек под разгрузкой, потребители уходят в другой банк или обращаются к другой авиакомпании из-за медленного обслуживания). Модели очередей снабжают руководство инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, которые необходимо иметь, чтобы сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого и чрезмерно большого их количества [7, С.212].

Модели управления запасами. Модель управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов во избежание задержек на производстве и в сбыте. Для сухой очистки требуется поставка необходимого количества химикатов, для больницы -- лекарств, для производственной фирмы -- сырья и деталей, а также определенный задел незавершенного производства и запас готовой продукции. Цель данной модели -- сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, что выражается в определенных издержках. Эти издержки бывают трех основных видов: на размещение заказов, на хранение, а также потери, связанные с недостаточным уровнем запасов. Последние имеют место при исчерпании запасов. В этом случае продажа готовой продукции или предоставление обслуживания становятся невозможными, а также возникают потери от простоя производственных линий, в частности, в связи с необходимостью оплаты труда работников, хотя они не работают в данный момент. Несколько специфических моделей разработано в помощь руководству, желающему установить, когда и сколько материалов заказывать в запас, какой уровень незавершенного производства и запаса готовой продукции поддерживать [5, С.3-18].

Модель линейного програмирования применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Модели линейного программирования и управления запасами пользуются в промышленности наибольшей популярностью. Линейное программирование обычно используют специалисты штабных подразделений для разрешения производственных трудностей. Типичные варианты применения линейного программирования в управлении производством:

- укрупненное планирование производства (составление графиков производства, минимизирующих общие издержки с учетом издержек в связи с изменением ставки процента, заданных ограничений по трудовым ресурсам и уровням запасов);

- планирование ассортимента изделий (определение оптимального ассортимента продукции, в котором каждому ее виду свойственны свои издержки и потребности в ресурсах);

- маршрутизация производства изделия (определение оптимального технологического маршрута изготовления изделия, которое должно быть последовательно пропущено через несколько обрабатывающих центров, причем каждая операция центра характеризуется своими издержками и производительностью);

- управление технологическим процессом (сведение к минимуму выхода стружки при резке стали, отходов кожи или ткани в рулоне или полотнище);

- регулирование запасов (определение оптимального сочетания продуктов на складе или в хранилище);

- календарное планирование производства (составление календарных планов, минимизирующих издержки с учетом расходов на содержание запасов, оплата сверхурочной работы и заказов на стороне) и т.д [7, С.214].

Имитационное моделирование. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования, имитация конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведения и характеристики. Аэродинамическая труба - пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей. Специалисты по производству и финансам могут разрабатывать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибыли в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов типа линейного программирования. Это может быть связано с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности [7, С.214].

Таким образом, 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. Все решения можно классифицировать как:

общие; организационные; запрограммированные;

незапрограммированные; рациональные; нерациональные;

вероятностные; решения в условиях неопределенности; интуитивные;

на основе компромисса; альтернативные.

Перечисленные виды решений принимаются на основе методов экономического анализа, обоснования и оптимизации.

Глава 2. Методы принятия управленческих решений

2.1 Методы статистической теории решений

В дополнение к моделированию, имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей. Наиболее распространенные методы - платежная матрица и дерево решений.

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. [15, С.178-250].

Платежная матрица -- это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

Платеж представляет собой денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу» (рис. 2).

Вероятность той или иной погоды	Туман (0,1)	Ясная погода (0,9)
Стратегия 1: Самолет Стратегия 2: Поезд	+ $ 2000 + $ 3000	+ $ 4500 + $ 3000

Рис. 2. Платежная матрица

Данные в платежной матрице отображают оценку последствий альтернативных действий. Кроме того, в нее включены предположения относительно вероятности тумана (который скажется на самолете, но не на поезде) и ясной погоды. Вероятность ясной погоды в 10 раз выше, чем тумана. Далее, матрица показывает, что, действуя по первому варианту стратегии (самолет), если погода будет хорошей (9 шансов из 10), по предварительной оценке агента даст ему возможность достичь за исследуемый период объема сбыта в размере 4500 долл. (это и есть результат или последствия). Три других варианта последствий можно объяснить таким же образом [7, С.218-219].

Слова «в сочетании с конкретными обстоятельствами» очень важны, чтобы понять, когда можно использовать платежную матрицу и оценить, когда решение, принятое на ее основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически свершаются. Если такое событие или состояние природы не случается, платеж неизбежно будет иным.

В целом платежная матрица полезна, в следующих случаях:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними.

2. То, что может случиться, с полной определенностью не известно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.

Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полную определенность. Но также редко он действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Степень вероятности варьирует от 1, когда событие определенно произойдет, до 0, когда событие определенно не произойдет. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Если вероятность не была принята в расчет, решение всегда будет соскальзывать в направлении наиболее оптимистических последствий. Например, если исходить из того, что инвесторы на удачной кинокартине могут иметь 500% на инвестированный капитал, а при вложении в торговую сеть - в самом благоприятном варианте всего 20%, то решение всегда должно быть в пользу кинопроизводства. Однако если взять в расчет, что вероятность большого успеха кинофильма весьма невысока, капиталовложения в магазины становятся более привлекательными, поскольку вероятность получения указанных 20% очень значительна. Если взять более простой пример, то выплаты при ставках в заезде на длинную дистанцию на скачках выше, поскольку выше вероятность, что не выиграешь вообще ничего.

Вероятность прямо влияет на определение ожидаемого значения - центральной концепции платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта стратегии - это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности. К примеру, если вы считаете, что вложение средств (как стратегия действий) в киоск для торговли мороженым с вероятностью 0,5 обеспечит вам годовую прибыль 5000 долл., с вероятностью 0,2 - 10 000 долл. и с вероятностью 0,3 - 3000 долл., то ожидаемое значение составит: 5000 (0,5) + 10 000 (0,2) + 3000 (0,3) = 5400 долл.

Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без труда может установить, какой выбор наиболее привлекателен при заданных критериях. Он будет, конечно, соответствовать наивысшему ожидаемому значению. Исследования показывают: когда установлены точные значения вероятности, методы дерева решений и платежной матрицы обеспечивают принятие более качественных решений, чем традиционные подходы.

Дерево решений - еще один популярный метод статистической теории решений, используемый для выбора наилучшего альтернативного направления

действий из имеющихся вариантов.

«Дерево решений - это схематичное представление проблемы принятия решений» [7, С.219]. Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность «учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы» . Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной при обсуждении платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений - это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

На рис. 1 (см прилож. 1) проиллюстрировано применение метода дерева решений для разрешения проблемы, требующей определенной последовательности решений. Вице-президент по производству из компании, в настоящее время выпускающей электрические газонокосилки, считает, что расширяется рынок ручных косилок. Он должен решить, стоит ли переходить на производство ручных косилок, и если сделать это, - стоит или не стоит продолжать выпуск электрических газонокосилок. Производство косилок обоих типов потребует увеличения производственных мощностей. До принятия решения руководитель собрал релевантную информацию об ожидаемых выигрышах в случае тех или иных вариантов действий и о вероятности соответствующих событий. Эта информация представлена на дереве решений.

Используя дерево решений, руководитель находит путем возврата от второй точки к началу наиболее предпочтительное решение - наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов. Это обусловлено ожидаемым выигрышем (3 млн. долл.), который превышает выигрыш (1 млн. долл.) при отказе от такого наращивания, если в точке А будет низкий спрос на электрические косилки.

Руководитель продолжает двигаться назад к текущему моменту (первой точке принятия решений) и рассчитывает ожидаемые значения в случаях альтернативных действий - производства только электрических или только ручных косилок. Ожидаемое значение для варианта производства только электрических косилок составляет 6,5 млн. долл. (0,7 х 8 млн. долл. + 0,3 х 3 млн. долл.). Подобным образом рассчитывается ожидаемое значение для варианта выпуска только ручных косилок, которое равно всего 4,4 млн. долл. Таким образом, наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов является наиболее желательным решением, поскольку ожидаемый выигрыш здесь наибольший, если события пойдут, как предполагается.

2.2 Методы прогнозирования

Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования. Ясно, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление реалистичных планов.

Прогнозирование - это метод, в котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования. Результаты прогнозирования включаются в цели организации, определяемые руководством [15, С.211].

Разработаны несколько специфических методов составления и повышения качества прогнозов. Основные разновидности прогнозов, часто используемых в соединении с планированием деятельности организации таковы:

1. Экономические прогнозы используются для предсказания общего состояния экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному продукту.

2. Прогнозы развития технологии позволят предсказать, разработки каких новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько экономически приемлемыми они могут быть.

3. Прогнозы развития конкуренции позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов.

4. Прогнозы на основе опросов и исследований дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знания. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите окружающей среды от загрязнения.

5. Социальное прогнозирование, которым в настоящее время занимается всего несколько крупных организаций, используется для предсказания изменений в социальных установках людей и состояния общества. Очевидно, фирма, сумевшая правильно предсказать отношение людей к таким вопросам, как стремление к комфорту, склонность к материализму или патриотизму или спрогнозировать, как изменится качество жизни или медицинское обслуживание, может иметь преимущество перед конкурентами, планируя выпуск новых товаров и предоставление новых услуг. Прогнозирование такого рода может быть полезным в управлении, особенно применительно к мотивации трудящихся.

Существуют организации, занимающиеся только прогнозированием в конкретных сферах деятельности, которые разработали ряд рекомендаций как сделать полезными прогнозы деловой активности.

Прогнозы полезны для планирования и осуществления деловых операции только в том случае, если компоненты прогноза тщательно продуманы, а ограничения, содержащиеся в прогнозе, откровенно названы.

Существует несколько способов сделать это:

Задайтесь вопросом, для чего нужен прогноз, какие решения будут на нем основаны. Этим определяется потребная точность прогноза. Некоторые решения принимать опасно, даже если возможная погрешность прогноза менее 10%. Другие решения можно принимать безбоязненно даже при значительно более высокой допустимой ошибке. Определите изменения, которые должны произойти, чтобы прогноз оказался достоверным. Затем с осмотрительностью оцените вероятность соответствующих событий. Определите компоненты прогноза. Подумайте об источниках данных. Определите, насколько ценен опыт прошлого в составлении прогноза. Не настолько ли быстры изменения, что основанный на опыте прогноз будет бесполезным? Дают ли данные по подобным продуктам (или вариантам развития) основания для составления прогноза о судьбе вашего продукта? Насколько просто или недорого можно будет получить надежную информацию об опыте прошлого?

Определите, насколько структурированным должен быть прогноз. При прогнозировании сбыта может быть целесообразно выделить отдельные части рынка (развивающиеся потребители, стабильные потребители, крупные и мелкие потребители, вероятность появления новых потребителей и т.д.) [15, С.212-220].

2.2.1 Неформальные методы

Вербальная информация. Естественно, что руководство также полагается на различные источники письменной и устной информации как вспомогательное средство для прогнозирования и выработки целей. Методы сбора вербальной, устной информации, по сути дела, наиболее часто используются в анализе внешней среды. Сюда следует отнести информацию, получаемую из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов.

Такая вербальная информация затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Она имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на нее вполне полагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться неточными, устаревшими или страдающими расплывчатостью. Если такое происходит, и руководство использует некачественную информацию для формулирования целей организации, количество проблем при осуществлении целей может быть значительным. Например, ряд организаций выпустил изделия тысяч наименований, предназначавшихся к продаже в связи с Олимпийскими играми 1980 г. в Москве. Самые свежие вербальные данные свидетельствовали о том, что США примут участие в играх. В последнюю минуту президент Картер отменил поездку американской команды в Москву, и компании остались с товарами миллионной стоимости, которые никому не были нужны. В то же время отказ стран коммунистического блока от участия в Играх 1984 г. не стал ни для кого большим сюрпризом и потому оказал на американские фирмы гораздо менее заметное воздействие [15, С.222-230].

Письменная информация. Источники письменной информации о внешнем окружении - это газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Еще одним источником письменной информации о конкурентах служит отчет 10К. Этот специфический ежегодный отчет составляется с участием Комиссии по ценным бумагам и биржам всеми публичными акционерными компаниями. В библиотеках почти всех колледжей и университетов имеются отчеты 10К. Хотя эта информация легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная информация, а именно, она может быть несвежей и не особенно глубокой.

Промышленный шпионаж. Недавно официальные представители японских фирм «Хитачи» и «Мицубиси» - двух крупнейших в мире поставщиков электронных изделий, компьютеров и компонентов к ним - были потрясены: в ходе хитроумной секретной операции 18 их сотрудников высокого уровня были арестованы за попытку украсть секреты фирмы «Ай Би Эм». Арестованных обвинили в передаче 645 тыс. долл. тайному агенту ФБР за современную компьютерную технологию фирмы «Ай Би Эм» и соответствующие технические руководства. Шпионаж -- не новость в жизни корпораций. Иногда он оказывался успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные затем использовались для переформулирования целей организации. Поэтому руководители должны защищать данные, имеющие статус интеллектуальной собственности [7, С.220].

2.2.2 Количественные методы прогнозирования

Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели.

Два типичных метода количественного прогнозирования -- это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование.

Анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Его можно провести с помощью таблицы или графика путем нанесения на координатную сетку точек, соответствующих событиям прошлого, как показано на рис. 1.

Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах. Анализ данных проводится путем сопоставления таблицы или графика, на который наносятся прошлые события. Чем более достоверно предположение о подобии будущего прошлому, тем вероятнее точность прогноза [7, С.223].

2

Рис. 1. Анализ временных рядов

Таким образом, анализ временных радов, вероятно, будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известное изменение. Например, региональная телефонная компания смогла использовать метод анализа временных рядов для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике «Иелоу Пейдж» в грядущем году, поскольку ее бизнес стабилен, а конкуренции практически нет. Тем не менее, фирма «Ралф Лорен», вероятно, не смогла бы воспользоваться этим методом для прогнозирования рождественского спроса на новую модель мужских сорочек, поскольку конкуренция в области модной одежды исключительно высока, а вкусы потребителей меняются каждый год.

Каузальное (причинно-следственное) моделирование - наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровень личных доходов, демографические изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий спрос на новые односемейные дома. Каузальное моделирование - это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что всякий раз, когда ставка процента по закладным увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%. На языке статистики эта зависимость называется корреляцией. Чем теснее корреляция, тем выше пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция (1,000) бывает в ситуации, когда в прошлом зависимость всегда была истинной. Если спрос на цветные телевизоры всегда падал на 10%, когда валовой национальный продукт снижался на 4%, можно с уверенностью утверждать, что тоже самое в подобных обстоятельствах произойдет и в будущем. Из каузальных самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. К таковым относится Уортоновская модель Центра прогнозирования Пенсильванского университета. Подобные модели представляют из себя тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров. Стоимость моделей настолько высока, что даже крупные предприятия предпочитают использовать результаты исследований с применением эконометрической модели, а не разрабатывать свои собственные модели.

2.2.3 Качественные методы прогнозирования

Для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных метода прогнозирования это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок [11, С.139-171].

Мнение жюри. Этот метод прогнозирования заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, для прогнозирования рентабельности производства новой модели компьютера фирма может снабдить имеющейся основной информацией своих менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов и попросить их высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.

Совокупное мнение сбытовиков. Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем количественные модели. Совокупное мнение торгового персонала формируется на основе этого бесценного опыта [11, С.140].

Модель ожидания потребителя. Как можно судить по названию, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, менеджер может точно спрогнозировать совокупный спрос [11, С.142].

Метод экспертных оценок. Он является более формализованным вариантом метода коллективного мнения. Первоначально метод был разработан фирмой «Рэнд Корпорейшн» для прогнозирования событий, интересующих военных. Метод экспертных оценок, в принципе, представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свои прогнозы, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве различий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов. Несмотря на некоторые сомнения в надежности, поскольку результат с очевидностью зависит от того, к каким именно экспертам обращаются за консультацией, метод экспертных оценок с успехом использовался для прогнозирования в самых разных сферах - от ожидаемого сбыта изделий до изменений в таких сложных структурах, как социальные отношения [11, С.145-149].

Таким образом, отметим, что методы науки управления повышают качество принимаемых решений за счет использования научного подхода, системной ориентации и моделей. Метод платежной матрицы полезен, когда требуется установить, какая альтернатива способна внести наибольший вклад в достижение целей. Ожидаемое значение последствий необходимо определить прежде, чем составлять платежную матрицу. Дерево решений позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально. Этот метод можно использовать в применении к сложным ситуациям, когда результат принимаемого решения влияет на последующие. Прогнозирование используется для выявления альтернатив и их вероятности. К количественным методам прогнозирования относятся анализ временных рядов и каузальное моделирование. Под качественными методами понимаются мнения жюри, совокупное мнение сбытовиков и метод экспертных оценок.

Глава 3. Принятие управленческих решений в различных средах

3.1 Методы принятия решений в различных обстоятельствах

В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субъектов рынка достаточно высока. В связи с этим большое практическое значение приобретают методы перспективного анализа, когда нужно принимать управленческие решения, оценивая возможные ситуации и делая выбор из нескольких альтернативных вариантов. По сути, можно сказать, что все решения принимаются в разных средах.

Теоретически существует четыре типа ситуаций, в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения, в том числе и на уровне предприятия: в условиях определенности, риска, неопределенности, конфликта [8, С.39-98].

1. Принятие управленческих решений в условиях определенности.

Это самый простой случай, известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Нужно выбрать один из возможных вариантов. Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов. Рассмотрим две возможные ситуации:

При n = 2 аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов. Последовательность действий здесь следующая:

- определяется критерий, по которому будет делаться выбор;

- методом “прямого счета” исчисляются значения критерия для сравниваемых вариантов;

- вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору.

Возможны различные методы решения этой задачи. Как правило, они подразделяются на две группы:

- методы, основанные на дисконтированных оценках;

- методы, основанные на учетных оценках.

Первая группа методов основывается на следующей идее. Денежные доходы, поступающие на предприятие в различные моменты времени, не должны суммироваться непосредственно; можно суммировать лишь элементы приведенного потока. Если обозначить F1, F2, Fn - прогнозируемый денежный поток по годам, то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле:

Pi = Fi / ( 1+ r ) i, (1)

где r- коэффициент дисконтирования. Назначение коэффициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности будущих денежных поступлений (доходов) и приведении их к текущему моменту времени. Экономический смысл этого представления в следующем: значимость прогнозируемой величины денежных поступлений через i лет (Fi) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi. Это означает так же, что для инвестора сумма Pi в данный момент времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности. Используя эту формулу, можно приводить в сопоставимый вид оценку будущих доходов, ожидаемых к поступлению в течение ряда лет. В этом случае коэффициент дисконтирования численно равен процентной ставке, устанавливаемой инвестором, т.е. тому относительному размеру дохода, который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал [8, С.45-52]. Итак, последовательность действий аналитика такова (расчеты выполняются для каждого альтернативного варианта):

- рассчитывается величина требуемых инвестиций, IC;

- оценивается прибыль (денежные поступления) по годам Fi;

- устанавливается значение коэффициента дисконтирования, r;

- определяются элементы приведенного потока, Pi;

- рассчитывается чистый приведенный эффект (NPV) по формуле:

NPV= E Pi - IC

- сравниваются значения NPV;

- предпочтение отдается тому варианту, который имеет больший NPV (отрицательное значение NPV свидетельствует об экономической нецелесообразности данного варианта).

Вторая группа методов продолжает использование в расчетах прогнозных значений F. Один из самых простых методов этой группы - расчет срока окупаемости инвестиции. Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

- рассчитывается величина требуемых инвестиций, IC;

- оценивается прибыль (денежные поступления) по годам, Fi;

- выбирается тот вариант, кумулятивная прибыль по которому за меньшее число лет окупит сделанные инвестиции.

При n > 2 процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов, метод “прямого счета“ в этом случае практически не применим. Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального программирования (в данном случае этот термин означает “планирование”. Этих методов много - линейное, нелинейное, динамическое и пр.), но на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование. Известны различные способы решения этой задачи - распределительный метод потенциалов и др. Как правило, для расчетов применяется ЭВМ [8, С.55-57].

При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса (компьютерная программа), содержащая b-е число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию. Таким образом, машинная имитация - это эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев [8, С.59].

2 . Принятие управленческих решений в условиях риска. Эта ситуация встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей [8, С.60-68]. При этом пользуются:

- известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);

- предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали);

- субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.

Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

- прогнозируются возможные исходы Ak , k = 1,2, n;

- каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk, причем Е рк = 1;

- выбирается критерий (например, максимизация математического ожидания прибыли);

- выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию.

3. Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности. Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа применяются достаточно редко. Основная трудность здесь состоит в том, что невозможно оценить вероятности исходов. Основной критерий - максимизация прибыли - здесь не срабатывает, поэтому применяют другие критерии:

- максимин (максимизация минимальной прибыли);

- минимакс (минимизация максимальных потерь);

- максимакс (максимизация максимальной прибыли) и др [8, С.70-72]. Решение принимается в условиях неопределенности, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. Это должно иметь место, когда требующие учета факторы настолько новы и сложны, что насчет них невозможно получить достаточно релевантной информации. В итоге вероятность определенного последствия невозможно предсказать с достаточной степенью достоверности. Неопределенность характерна для некоторых решений, которые приходится принимать в быстро меняющихся обстоятельствах

4. Принятие управленческих решений в условиях конфликта - наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ. Подобные ситуации рассматриваются в теории игр. Безусловно на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто. В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные методы. Оценки, полученные в результате применения формализованных методов, являются лишь базой для принятия окончательного решения; при этом могут приниматься во внимание дополнительные критерии, в том числе и неформального характера [8, С.74].

3.2 Принятие решений в условиях риска с применением различных методов

Под риском понимается опасность ошибочного решения. Поскольку риск - опасность потерь, он означает негативное отклонение от цели. Так как будущее никогда неизвестно, все решения связаны с риском. Риск может заключаться во влиянии на рентабельность, доходы, затраты, оборот и ликвидность (возможность всегда оплачивать свои счета). Можно различать риск [4, С.56]:

- общий (угрожает предприятию как целому);

- специальный по фактору (сырьевой, по оборудованию, энергии, персоналу, капиталу);

- специальный при изготовлении продукции (брак, в НИОКР, в хранении);