Психологические аспекты принятия управленческих решений

С II. Проблема, требующая решения, доводится до сведения всех подчиненных и группа вместе ее обсуждает, высказывая различные мнения и предложения. После этого Вы самостоятельно принимаете решение, которое может отражать или не отражать мнение подчиненных.

G II. Вы излагаете проблему группе подчиненных. Все вместе Вы находите и оцениваете возможные альтернативы решения и пытаетесь достичь согласия. Роль руководителя в этом случае схожа с ролью председателя собрания. Он не пытается влиять на подчиненных, чтобы те приняли его решение, и готов принять, утвердить и выполнить любое решение, которое вся группа сочтет наиболее приемлемым.

Стили А I и А II - авторитарный стиль принятия решений, C I и C II - консультативный стиль и G II - полное участие.

От чего же зависит выбор руководителем какого-либо из этих возможных стилей? Во-первых, от характера ситуации и, во-вторых, от характера проблемы. Чтобы помочь руководителю оценить ситуацию, Врум и Йеттон разработали 7 критериев, по которым оценивается ситуация «подчиненные - руководитель», и модель дерева решений.

Критерии проблемы в модели Врума - Йетонна.

Значение качества решения.

Наличие достаточной информации или опыта у руководителя для принятия качественного решения.

Степень структурированности проблемы.

Значение согласия подчиненных с целями организации и их причастности для эффективного выполнения решения.

Вероятность, что авторитарное решение руководителя получит поддержку подчиненных.

Степень мотивации подчиненных достичь целей организации.

Степень вероятности конфликта между подчиненными при выборе альтернативы.

Каждый критерий превращается в вопрос, который руководитель задает себе при оценке ситуации.

Чтобы определить, какой из пяти стилей подходит к конкретной ситуации, руководитель использует дерево решений. Начиная с его «корня» - левой стороны модели, руководитель отвечает последовательно на каждый вопрос, находит, таким образом, критерий проблемы и подбирает в итоге наиболее адекватный стиль руководства.

Рисунок 1 - Модель Врума-Йеттона

3. Прогнозирование психологических аспектов принятия управленческих решений

3.1 Виды и типы прогнозирования

Прогнозирование - наиболее сложный вид деятельности в системе экономической деятельности. Оно является основным и завершающим этапом такого рода исследований, главные результаты которого товаропроизводители закладывают в основу программ своей деятельности.

При всем принципиальном отличии направлений прогнозирование объединяет единая цель: определение характера протекания процесса в будущем. Множество методов решения задачи прогнозирования имеет одну общую идею: обнаружение связей между прошлым и будущим, между информацией о процессе в контролируемый период времени и характером протекания процесса в дальнейшем. От того, насколько точно описаны исследуемые связи, будет зависеть точность прогнозирования.

Успешность прогнозирования зависит от таких условий: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом. Из-за отсутствия этих условий прогнозирование может стать невозможным. Важнейшее из них - формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов. Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество.

Каждый метод (прием) прогнозирования желательно сопровождать определенным значением показателя качества, изменяющимся в зависимости от формулирования задачи, условий ее решения. Это достаточно трудно. В каждом конкретном случае прогнозирования возможны различные методы (способы, приемы), каждый из которых характеризуется не одним показателем, а набором показателей, изменяющихся при изменении формулировки задачи и условий ее решения.

Деятельность лица, принимающего решение, и аппарата управления включает следующие этапы:

формулирование проблемы;

построение системы, в которой возникает проблема, и идентификацию (установление причинно-следственных связей и отношений) ключевых переменных;

сбор данных об обстановке и выдвижение гипотез;

формирование образа будущего с использованием модели и сценариев;

принятие стратегических решений.

При этом сценарии формирования образа будущего предусматриваются такие действия:

исследуемая система представляется с учетом современных реалий и динамики развития;

строится «дерево будущего», где ветвями являются гипотезы с возможными вариантами последствий;

конечные результаты прогнозируются для различных временных горизонтов. С помощью сценариев, передвигаясь из будущего в настоящее по системе «ходов», разрабатывают меры, необходимые для достижения поставленной цели.

В настоящее время уже разработаны рекомендации и методы выполнения прогнозирования.

Практически каждое предприятие, большое или маленькое, частное или государственное, явно или неявно пользуется прогнозами, потому что каждое предприятие должно планировать будущее, о котором оно пока ничего не знает. К тому же необходимость в прогнозах пронизывает все функциональные линии так же, как и все типы организаций. Прогнозы необходимы в финансировании, маркетинге, подборе кадров и различных производственных областях, в правительственных и коммерческих организациях, в маленьких социальных клубах и национальных политических партиях. Вот несколько примеров вопросов, для получения ответов на которые необходимы те или иные процедуры прогнозирования.

Как повлияет на объемы продаж увеличение финансирования рекламы на 10%?

Какой годовой доход может ожидать государство по истечении следующего двухлетнего периода?

Сколько единиц продукции необходимо продать, чтобы возвратить планируемые капиталовложения в производственное оборудование?

Как определить факторы, которые помогут объяснить изменчивость в ежемесячных объемах продажи продукции?

Каков ежегодный прогноз на последующие 10 лет в отношении сводного баланса займов нашего банка?

Будет ли экономический спад? Если да, то когда он начнется, насколько сильным он будет и когда он окончится?

Какие существуют типы прогнозов для менеджера, столкнувшегося с необходимостью принятия решения в условиях неопределенности? Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще всего применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.

Процедуры прогнозирования могут также классифицироваться как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. Используется только "оценка", предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае "оценка" составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты.

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.

1. Сбор данных

2. Редукция или уплотнение данных

3. Построение модели и ее оценка

4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)

5. Оценка полученного прогноза

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

Этап 2. Редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода. Например, при прогнозировании продаж малолитражных автомобилей целесообразно будет использовать данные о продажах автомобилей только с момента введения эмбарго на нефть в 1970-х годах, а не данные за последние 50 лет.

Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора.

Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, при описании этапа 5.

Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

3.2 Функции прогнозирования

Основными функциями прогнозирования можно считать:

1. Научный анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций. Он осуществляется по трем стадиям: ретроспекция, диагноз, проспекция.

Под ретроспекцией понимается этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования для получения его систематизированного описания. На этой стадии происходит сбор, хранение и обработка информации, источников, необходимых для прогнозирования, оптимизация как состава источников, так и методов измерения и представления ретроспективной информации, окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.

Диагноз - это такой этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования с целью выявления тенденции его развития и выбора моделей и методов прогнозирования. На этой стадии анализ заканчивается не только разработкой моделей прогнозирования, но и выбором адекватного метода прогнозирования.

Проспекция представляет собой этап прогнозирования, на котором по данным диагноза разрабатываются прогнозы развития объекта прогнозирования в будущем, производится оценка достоверности, точности или обоснованности прогноза (верификация), а также реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования (синтез). На стадии проспекции выявляется недостающая информация об объекте прогнозирования, уточняется ранее полученная, вносятся коррективы в модель прогнозируемого объекта в соответствии с вновь поступившей информацией.

2. Исследование объективных связей социально-экономических явлений развития народного хозяйства в конкретных условиях в определенном периоде.

При непрерывном характере прогнозирования анализ его объекта происходит также непрерывно, сопровождая все стадии формирования прогнозов, тем самым осуществляется обратная связь между реальным объектом и его прогностической моделью. В результате научного анализа хозяйственных процессов и тенденции развития экономики определяется, насколько принятые решения соответствуют будущему развитию, выявляются несоответствия в экономике, достигнутый в стране уровень сравнивается с мировым опытом.

3. Оценка объекта прогнозирования базируется на сочетании аспектов детерминированности (определенности) и неопределенности.

4. Выявление объективных вариантов экономического и социального развития.

На основе теоретических исследований, достижений общественных, естественных и технических наук выясняются объективные варианты исследуемого процесса и тенденции его развития на перспективу.

5.Накопление научного материала для обоснованного выбора определенных решений.

Реализация функций прогнозирования осуществляется на основе двух подходов: поисковом и нормативном.

3.3 Прогнозирование психологических аспектов принятия решения

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

Теоретической основой методов прогнозирования являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки.

Прогнозирование - частный вид моделирования как основы познания и управления. Роль прогнозирования в управлении страной, отраслью, регионом, предприятием очевидна. Необходимы учет СТЭЭП-факторов (т.е. социальных, технологических, экономических, экологических, политических), факторов конкурентного окружения и научно-технического прогресса. А также прогнозирование расходов и доходов предприятий и общества в целом (в соответствии с двумя вариантами жизненным циклом продукции - во времени и по 11-и стадиям международного стандарта ИСО 9004). Проблемы внедрения и практического использования математических методов эконометрического прогнозирования при принятии решений связаны прежде всего с отсутствием в нашей стране достаточно обширного опыта подобных исследований, поскольку в течение десятилетий планированию отдавался приоритет перед прогнозированием.

Статистические методы прогнозирования. Простейшие методы восстановления используемых для прогнозирования зависимостей исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы (агрегат М2). Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Основные решаемые задачи - интерполяция и экстраполяция. Они рассматриваются давно. Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан К. Гауссом более двух столетий назад, в 1794-1795 гг.

Оценивание точности прогноза - необходимая часть процедуры квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия (при использовании параметрических моделей). Разработаны параметрические (обычно на основе модели нормальных ошибок) и непараметрические оценки точности прогноза и доверительные границы для него (на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей). Так, в Институте высоких статистических технологий и эконометрики предложены и изучены методы доверительного оценивания точки наложения (встречи) двух временных рядов и их применения для оценки динамики технического уровня собственной продукции и продукции конкурентов, представленной на мировом рынке.

Адаптивные методы прогнозирования позволяют оперативно корректировать прогнозы при появлении новых точек. Речь идет об адаптивных методах оценивания параметров моделей и об адаптивных методах непараметрического оценивания. Отметим, что с развитием вычислительных мощностей компьютеров проблема сокращения объемов вычисления теряет свое значение.

Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок плотности распределения - основной на настоящий момент эконометрический аппарат прогнозирования. Подчеркнем, что нереалистическое предположение о нормальности погрешностей измерений и отклонений от линии (поверхности) регрессии использовать не обязательно. Однако для отказа от предположения нормальности необходимо опереться на иной математический аппарат, основанный на многомерной центральной предельной теореме теории вероятностей и эконометрической технологии линеаризации. Он позволяет проводить точечное и интервальное оценивание параметров, проверять значимость их отличия от 0 в непараметрической постановке, строить доверительные границы для прогноза.

К современным статистическим методам прогнозирования относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах.

Для установления возможности применения асимптотических результатов при конечных (т.н. "малых") объемах выборок полезны компьютерные статистические технологии. Они позволяют также строить различные имитационные модели. Отметим полезность методов размножения данных (бутстреп-методов). Системы прогнозирования с интенсивным использованием компьютеров объединяют различные методы прогнозирования в рамках единого автоматизированного рабочего места прогнозиста.

Экспертные методы прогнозирования. Необходимость и общее представление о применении экспертных методов прогнозирования при принятии решений на различных уровнях управления - на уровне страны, отрасли, региона, предприятия - вытекают из рассмотрений следующей главы. Отметим большое практическое значение экспертиз при сравнении и выборе инвестиционных и инновационных проектов, при управлении проектами, экологических экспертиз. Роли лиц, принимающих решения (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах принятия решений, критерии принятия решений и место экспертных оценок в процедурах принятие решений рассмотрены ниже. В качестве примеров конкретных экспертных процедур, широко используемых при прогнозировании, укажем метод Дельфи и метод сценариев. На их основе формируются конкретные процедуры подготовки и принятия решений с использованием методов экспертных оценок, например, процедуры распределения финансирования научно-исследовательских работ (на основе балльных оценок или парных сравнений), технико-экономического анализа, кабинетных маркетинговых исследований (противопоставляемых "полевым" выборочным исследованиям), оценки, сравнения и выбора

Заключение

Содержательная детерминация процедуры принятия решения реализуется по-разному на различных уровнях принятия решения, На перцептивно-опознавательном уровне особенности информационного поиска и уровень сформированности перцептивного образа обеспечивают избирательность актуализации построения тех или иных гипотез. При формировании способ, действия (на рече-мыслительном уровне) уровень обобщенности программы действия соответствует уровню обобщенности принципа действия, хотя и отстает от него. Процесс принятия решения на обоих этапах (подготовления и собственно принятия решения) является продуктивным “вычерпыванием” из объекта нового содержания посредством включения его во все новые системы связей. Это выражается в изменении уровня обобщенности выделяемых свойств объекта (выявление все более существенных свойств объекта, изменение алфавита его признаков, укрупнение единиц восприятия). Процедура принятия решения, как правило, состоит немеханическом подборе, а в избирательной актуализации или построении гипотез (на перцептивно-опознавательном уровне). А также в специальном построении способа действия (на рече-мыслительном уровне). Факты содержательной зависимости этапа собственно принятия решения от этапа информационной подготовки решения, с одной стороны, и относительной “отставленное”, самостоятельности процедуры принятия решения - с другой, позволяют ставить вопрос о необходимости специальной организации и отработки обоих этапов при решении различных прикладных задач (технико-информационное обеспечение деятельности человека-оператора в АСУ, профессиональное обучение и т.д.). Чисто психологическое исследование принятия решения должно, следовательно, абстрагироваться от массы других факторов, детерминирующих это явление, прежде всего от социальных и физиологических (конечно, знание их, владение ими для психолога не только полезно, но в известной мере и необходимо, однако это не составляет его специфической исследовательской задачи). Только при условии отчета о таком абстрагировании становится ясным то, что мы выдвигаем в качестве психологического механизма принятия решения.

Список использованной литературы

1. Огарков А.А. Управление организацией: учебник - М.: Эксмо, 2006.

2. Шермерорн Дж., Хант Дж., Осборн Р. Организационное поведение. - СПб.: Питер, 2006.

3. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М. - 2008.

4. Чудновская С.Н. Управленческие решения: учебник / С.Н. Чудновская. - М.: Эксмо, 2007.

5. Голубков Е.П. Технология принятия управленческих решений: учебник / Е.П. Голубков. - М.: Дело и сервис, 2005.

Размещено на Allbest.ru