Принятие решения об установлении цены с учетом неопределенности

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Коломенский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего образования

«Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ)»

в г. Коломне Московской области

Факультет инженерно-экономический

Кафедра «Экономика и промышленный менеджмент»

Профиль - Финансовый менеджмент

Форма обучения - очно-заочная

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Методы принятия управленческих решений»

на тему: «Принятие решения об установлении цены с учетом неопределенности»

Работу выполнил

студент гр. М-42

Руководитель курсовой работы

доцент Е.В. Фирсова

Коломна, 2016

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретические основы принятия решений в условиях неопределенности

1.1 Технология принятия решений в условиях неопределенности

1.2 Принятия управленческих решений на основе маржинального анализа (анализа безубыточности)

Глава 2. Кейс-задание на тему «Принятие решения об установлении цены с учетом неопределенности»

2.1 Бизнес ситуация и постановка управленческой задачи

2.2 Анализ и обоснование управленческого решения

Заключение

Список использованной литературы

Введение

В условиях рыночной экономики, когда хозяйствующим субъектам предоставлена полная самостоятельность, им приходится действовать на свой страх и риск, выбирая то или иное направление развития. В связи с чем, проблематика принятия решений в условиях неопределенности становится как никогда актуальной. В данной работе рассмотрены основные аспекты, касающиеся неопределенности на рынке. Неопределенность складывается в первую очередь из таких стохастических составляющих, как цены на товары и услуги, объем спроса на продукцию, валютный курс, а также нестохастических составляющих: поведение потребителей, партнеров, конкурентов; политика правительства; НТП; спрос на товары и услуги. Технология принятие решений в условиях неопределенности обладает некоторыми особенностями, по сравнению с аналогичным процессом, но в условиях определенности. Дело в том, что результат деятельности, следуемый за принятием решения, неизвестен заранее, а менеджеру зачастую приходится рисковать, руководствуясь либо статистическими данными (если неопределенность носит стохастический характер), либо собственным опытом и интуицией (если неопределенность не является стохастической). В отличие от «рисковых» условий, где известна величина потерь в случае неблагоприятного стечения обстоятельств, в условиях неопределенности практически невозможно предсказать величину потерь, а можно (в лучшем случае) спрогнозировать их приблизительное значение. Покуда с подобными трудностями приходится сталкиваться менеджерам различных уровней довольно часто, то всестороннее изучение данной проблематики крайне необходимо.

1. Теоретические основы принятия решений в условиях неопределенности

1.1 Технология принятия решений в условиях неопределенности

решение цена неопределенность

По сравнению с задачами, решаемыми в условиях определенности, задачи обоснования решений в условиях неопределенности имеют ряд отличительных особенностей. Прежде всего заметим, что для задач в условиях определенности каждая стратегия ЛПР однозначно приводила к вполне определенному результату, а в условиях неопределенности каждой фиксированной стратегии ставится в соответствие множество возможных значений результатов.

Другие особенности связаны с тем, что для ЛПР оказываются существенными не только размерность вектора результата и важность отдельных его компонент, но и величины возможных выигрышей и потерь в каждой ситуации и степени возможности реализации тех или иных ситуаций. Другими словами, для ЛПР становится далеко не безразличной степень риска, обусловленного возможностью получения неблагоприятных результатов из-за неопределенности ситуации принятия решений.

Следует заметить, что в большинстве случаев понятие "риск" обычно связывалось только со случаем стохастической неопределенности. При этом риск оценивался либо как вероятность получения менее предпочтительных результатов, либо как величина возможных (обычно средних) потерь, либо как всевозможные свертки отдельных числовых характеристик распределения скалярного результата. Такое толкование не подходит, например, к случаю нестохастической, поведенческой и априорной неопределенности. Во всех таких случаях риск следует определять, как дополнительную "плату" либо за возможность получения наиболее благоприятного исхода, либо за возможность получения информации о наиболее благоприятном исходе в операции (эта информация затем может быть использована для принятия более выгодного решения).

Таким образом, обосновывая решение, ЛПР вынуждено учитывать, как минимум четыре основные компоненты риска: величины результатов для благоприятных (предпочтительных) и неблагоприятных исходов, а также степени подверженности возможным потерям (или убыткам) и возможности получения выигрышей. Естественно, что при этом более предпочтительной, менее рискованной должна считаться та ситуация, для которой присущи более полная определенность исходов или большая уверенность суждений о величинах выигрышей, потерь и о степенях возможности их проявления. Кроме того, если в операции возможность подвергнуться неблагоприятному исходу невелика, а величины связанных с такими исходами потерь малы или если в операции ожидаются существенно более высокие значения величин выигрышей при более высоких вероятностях их получения, то такие ситуации также должны оцениваться как менее рискованные.

Вначале рассмотрим в каком-то смысле типичные примеры ситуаций выработки решений в условиях неопределенности и на их основе определим характерные особенности различных рискованных проблемных ситуаций, а затем обсудим технологию решения типовых задач обоснования решений в условиях неопределенности. Однако мы не будем рассматривать проблемные ситуации с полной априорной неопределенностью, то есть такие, где не только нет возможности судить о степени проявления тех или иных исходов операции, но даже нет никакой информации о величинах результатов для каждого из возможных исходов. Это особый класс задач с наивысшей степенью риска. При обосновании решений в условиях полной априорной неопределенности применяют специальные методы прогноза и критерии выбора на основе принципа адаптивности.

Постановка задачи выбора в условиях неопределенности

Итак, для установления особенностей различных типов задач в условиях неопределенности рассмотрим несколько содержательных гипотетических примеров:

1) ЛПР - устроитель лотереи. Для привлечения участников игры им установлены п выигрышей (призов), равных по величине yl, у2, уЗ,..., уп. Величины yi и вероятности Pi(a) = P(Y=yi(a)) получения игроками этих выигрышей выбираются ЛПР и устанавливаются своей стратегией а так, чтобы риск финансового краха устроителя лотереи был бы в установленных границах, а прибыль от лотереи - не ниже требуемого уровня.

Рассмотрим теперь основные критерии выбора решений в условиях природной неопределенности (игра с природой) применительно к простейшему случаю, когда результат скалярный и его желательно максимизировать. В зависимости от типа отношения ЛПР к риску гарантированный результат формируется по-разному, и это определяет вид критерия.

Если ЛПР при выборе решения абсолютно не приемлет риска (абсолютно не склонен к риску), то оно всегда предпочитает ориентироваться на самые неблагоприятные значения состояний s природы. В этом случае гарантированный результат определяется функцией min y(a, s).

Наилучшей стратегией будет та, которая обеспечивает наибольший из гарантированных результатов для всех возможных стратегий. Таким образом, критерий выбора для ЛПР, абсолютно не склонного к риску, имеет вид:

а* : max min y(a, s) (1)

Критерий был предложен Вальдом, и поэтому часто его связывают с этим именем. Другое название критерия - максиминный критерий обусловлено видом выражения.

Для использования этого принципа достаточно, чтобы шкала показателя у была хотя бы порядковой.

2) Значения показателя эффективности для трех стратегий и трех значений неопределенного фактора представлены в следующей таблице.

Таблица 1

Значения показателя эффективности

А	S	min y(а,s)
	S1	S2	S3
a1	8	8	2	2
a2	3	13	1	1
a3	5	15	0	0

Тогда оптимальной стратегии соответствует значение показателя эффективности у(а*) = 2.

Максиминный критерий ориентирован на наихудшие значения неопределенного фактора и в этом смысле является чрезвычайно консервативным. Поэтому его следует применять в тех случаях, когда неуспех операции крайне нежелателен, независимо от того, какими могут быть другие (благоприятные) исходы операции.

Если для ЛПР небезразлична величина возможного выигрыша (то есть оно боится мало выиграть), то в качестве гарантированного результата для стратегии ЛПР можно использовать, например, величину

max {?Y(a,s) = [max y(a,s)-y(a,s)]} (2)

Предложивший это выражение для гарантированного результата исследователь Сэвидж назвал его "сожалением", что и определило наименование критерия выбора - "критерий минимаксных сожалений". Этим критерием обычно руководствуется ЛПР, склонное к риску. Лучшая стратегия определяется правилом

а* : min max[max y(a,s)-y(a,s)] (3)

В условиях рассмотренного примера матрица сожалений может быть определена, если в каждом столбце вычислить разности между наилучшим и текущими значениями показателя. В результате получим следующую матрицу сожалений:

Таблица 2

Матрица сожалений

А	S	max ?Y(а,s)
	S1	S2	S3
a1	0	7	0	7
a2	5	2	1	5
a3	3	0	2	3
min {max ?Y(а,s)}=	3

Оптимальная стратегия а* = a3.

Одним из существенных недостатков принципа Сэвиджа является то, что добавление новой, заведомо неоптимальной стратегии может сделать неоптимальной полученную ранее оптимальную стратегию.

Максиминный критерий и критерий Сэвиджа являются слишком категоричными в том смысле, что один ориентируется только на наихудший результат, а другой - на максимальные потери ("сожаления").

Если ЛПР боится не только мало выиграть, но и много проиграть, то его отношение к риску можно охарактеризовать как некоторый баланс между наилучшим и наихудшим для данной стратегии результатом. Критерий, учитывающий это обстоятельство и измеряющий два полярных исхода как некоторую их линейную комбинацию, предложил Гурвиц. Согласно этому критерию лучшей следует считать ту стратегию, которая приводит к наибольшему значению линейной свертки наихудшего и наилучшего для каждой стратегии результата:

а*: max {г• min y(a,s) + (1- г) • max y(a,s)}, (4)

причем коэффициент г (его значение выбирается из интервала [0,1]) был назван Гурвицем коэффициентом оптимизма-пессимизма.

Для иллюстрации работы метода выберем те же исходные данные, что и в примере.

Пусть ЛПР задало значение показателя пессимизма г = 0,75.

Оптимальная стратегия a* = a2

Очевидно, если г=0, то модель выбора отражает предпочтения ЛПР, руководствующееся правилом "в ходе операции все сложится самым удачным образом" (крайний оптимист); если у=1, то критерий Гурвица вырождается в Максиминный критерий и моделирует крайне пессимистичное отношение ЛПР к возможным условиям проведения операции.

Выбор значения коэффициента г может быть осуществлен одним из двух способов. Во-первых, можно предложить ЛПР эвристически назначить число из интервала [0,1] (произвести точечное оценивание параметра г), которое, по его мнению, в наибольшей степени отражает баланс между оптимизмом и пессимизмом. Во-вторых, оценку г можно получить из условия эквивалентности двух гипотетических ситуаций выбора.

При этом через у+ и у- обозначены наилучшее и наихудшее значение результата для игры с природой соответственно, a s1 и s2 - соответствующие им состояния природы. Запись s1Иs2 означает, что результат Yг получается вне зависимости от того, какое из двух состояний природы реализуется, то есть наверняка.

ЛПР должно указать такое значение Уг результата, что ему будет безразлично, получить ли его наверняка или принять участие в игре с природой с двумя возможными исходами - наилучшим и наихудшим. После получения величины Уу составляется очевидное равенство

г ?у- + (1- г) ?у+ = У г (5)

Заметим, что критерий Гурвица может не различать явно различающиеся по предпочтительности альтернативы в силу того, что каждой из них ставит в соответствие оценку, являющуюся линейной комбинацией наихудшего и наилучшего результата для этой альтернативы.

Для устранения отмеченного недостатка критерий Гурвица желательно модифицировать таким образом, чтобы помимо крайних по предпочтительности значений результата в нем фигурировали и промежуточные результаты при оценке каждой альтернативы.

Использование классических критериев (Вальда, Сэвиджа, Гурвица, Бернулли) во многом затруднено из-за того, что они достаточно скромно отражают все многообразие психофизических характеристик личности ЛПР, а описания этих критериев фактически не содержат практических рекомендаций, к какому типу личности ЛПР тот или иной критерий лучше применять.

Во многом это обстоятельство как раз и было обусловлено тем, что само слово "риск" традиционно связывалось с неопределенностью только стохастического характера. Введено понятие риска для случая природной неопределенности, определив риск как "плату" за возможность получения наиболее благоприятного исхода в операции.

Таким образом, в качестве наказания за принятие рискованного решения выступает угроза получения неблагоприятного исхода. В соответствии с таким определением риск можно оценивать, например, величиной разности между наиболее и наименее предпочтительными результатами для каждой из возможных стратегий или величиной разности между текущими результатами и уровнем притязаний. Под уровнем притязаний понимается любой результат, достижение которого отождествляется в сознании ЛПР с конечным успехом.

Это подтвердилось многочисленными практическими наблюдениями за процессом принятия решений: очень часто при принятии решений в условиях природной неопределенности респонденты оценивали уровень притязаний как самый лучший результат из возможных при данных обстоятельствах, как некоторый вполне конкретный результат между худшим и лучшим при данных обстоятельствах или даже любой не самый худший.

Применительно к задачам принятия решений в условиях неопределенности было дано определение "тип личности ЛПР" по его отношению к степени возможности различных (благоприятных и неблагоприятных) состояний природы и понятие "склонность к нестохастическому риску".

В результате стали различать следующие "типы личности" ЛПР:

* "пессимист" - субъект, который при принятии решений в условиях неопределенности всегда руководствуется следующим внутренним убеждением: "если неприятности могут произойти, то со мной они произойдут обязательно";

* "реалист" - руководствуется установкой: "при проведении операции благоприятные и неблагоприятные состояния природы имеют примерно одинаковую степень возможности";

* "оптимист" - всегда руководствуется правилом: "со мной все будет хорошо, а все сложится удачно".

Кроме того, для "пессимиста" и "оптимиста" были выделены две дополнительные градации: "крайний..." и "разумный...".

Характер отношения ЛПР к риску в условиях природной неопределенности автор определил через его готовность пойти на возможность получения наихудшего для данной стратегии результата в надежде получить лучший результат. На этой основе были предложены следующие характеристики отношения ЛПР к нестохастическому риску:

* "несклонный к риску" - это ЛПР, которое "боится много проиграть", и поэтому при оценке возможных стратегий в первую очередь обращает внимание на величины связанных с ними наихудших результатов;

* "склонный к риску" - это ЛПР, которое "боится мало выиграть", и поэтому при оценке возможных стратегий в первую очередь обращает внимание или на величины связанных с ними наилучших результатов, или на величины "сожалений", вычисляемых для каждой возможной ситуации как разность между наилучшим при данном состоянии природы результатом и всеми текущими для него;

* "безразличный к риску" - это ЛПР, которое придает одинаковый вес как наилучшим, так и наихудшим результатам, учитывая возможные промежуточные результаты.

После такого определения "типа личности" ЛПР и введения градаций его отношения к нестохастическому риску осталось только применить метод морфологических таблиц и сформировать систему почти из 20 критериев, в которую, конечно же, вошли и все классические критерии выбора.

Условия неопределенности возникают, когда невозможно подсчитать вероятности, связанные с выбором. Такие условия появляются, когда в данной ситуации имеется так много переменных или «неизвестных» факторов, что невозможно бывает решить, какие могут быть вероятные результаты. В этих условиях менеджеры вынуждены полагаться на опыт, инициативу, суждения, что создает небезызвестное для них затруднительное положение в периоды быстрых перемен.

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. Наивысшим потенциалом неопределенностей обладает социально-культурная, политическая и наукоемкая среда.

Сталкиваясь с неопределенностью, руководитель может использовать две основные возможности. Во-первых, пытаясь получить дополнительную релевантную информацию и еще раз проанализировать проблему. Этим удается уменьшить новизну и сложность проблемы. Во-вторых, действовать в точном соответствии с прошлым опытом, суждениями или интуицией и сделать предположение о вероятности событий. Это необходимо, когда не хватает времени на сбор дополнительной информации или затраты на нее чересчур высоки. Временные и информационные ограничения имеют важнейшее значение при принятии управленческих решений.

Ход времени обычно обусловливает изменения ситуации. Если они значительны, ситуация может преобразиться настолько, что критерии для принятия решения станут недействительными. Поэтому решения следует принимать и воплощать в жизнь, пока информация и допущения, на которых основаны решения, остаются релевантными и точными. Часто это затруднительно, поскольку время между принятием решения и началом действия велико. Кроме того, здравый смысл подсказывает, что решение следует принимать достаточно быстро для того, чтобы желательное действие сохранило свое значение. Поэтому учет фактора времени иногда заставляет руководителей опираться на суждение или даже интуицию, тогда как в нормальных обстоятельствах они предпочли бы рациональный анализ. Подобным образом следует учитывать вероятность опережения решением своего времени.

Таким образом, существуют определенные пределы для рационального принятия решений отчасти потому, что никто не знает, что ожидает его в будущем, и будут ли в результате правильными принятые решения. Кроме того, многие решения включают так много переменных факторов, что невозможно, даже при наличии совершенных информационных систем, их полностью постичь, и поэтому никто не может осознавать все возможные последствия. Самое большое, что могут менеджеры сделать, так это принять самое логичное решение, какое только они могут, основываясь на не совсем отвечающей требованиям информации и своей способности ее использовать. Правда системные методы и инструменты принятия решений все время улучшаются, но соответствие следует проводить между стоимостью принятия наилучших решений и объемом затраченного времени и усилий по сравнению с удовлетворительными решениями, которые будут адекватно обслуживать потребности организации.

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

* максимин (максимизация минимальной прибыли);

* минамакс (минимизация максимальных потерь);

* максимакс (максимизация максимальной прибыли) и др.

Условия риска:

Более типичная ситуация возникает, когда менеджеры не могут полностью быть уверенными в результатах решений, но они устанавливают обоснованные приемлемые вероятности. Это известно, как одно из условий риска, когда менеджеры могут определять в пределах ограниченных параметров результаты различного возможного для них выбора. Они могут сделать выбор в зависимости от того, какой результат более желателен для них.

К решениям, принимаемым в условиях риска, относятся такие, результаты которых не являются определенными, но вероятность каждого результата известна. Вероятность определяется как степень возможности свершения данного события и изменяется от 0 до 1, Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. В условиях определенности существует лишь одна альтернатива.

По результатам исследования методологических основ принятия решения в условиях неопределенности сделаем некоторые выводы. Существует довольно распространенная классификация разновидностей неопределенности, каждая из которых требует применения особых методов принятия решений. Наибольшая сложность возникает при наличии в практике руководителя нестохастической неопределенности. В этом случае возникает масса проблем, связанных с неожиданностью результатов. В целом неопределенность - это негативное явление, которое следует или минимизировать, или избегать вообще.

1.2 Принятия управленческих решений на основе маржинального анализа (анализа безубыточности)

Большую роль в обосновании управленческих решений в бизнесе играет маржинальный анализ, который называют еще анализом безубыточности или содействия доходу.

Эта методика основана на делении производственных и сбытовых затрат в зависимости от изменения объема деятельности предприятия на переменные (пропорциональные) и постоянные (непропорциональные) и использовании категории маржинальной прибыли.

Маржинальный анализ (анализ безубыточности) широко применяется в странах с развитой рыночной экономикой. Он позволяет:

- более точно исчислить влияние факторов на изменение суммы прибыли и на этой основе эффективнее управлять процессом формирования и прогнозирования ее величины;

- определить критический уровень объема продаж (порога рентабельности), постоянных затрат, цены при заданной величине соответствующих факторов;

- установить зону безопасности (зону безубыточности) предприятия;

- исчислить необходимый объем продаж для получения заданной величины прибыли;

- точнее оценить эффективность производства отдельных видов продукции (услуг) и отдельных сегментов предприятия;

- обосновать наиболее оптимальный вариант управленческих решений, касающихся изменения производственной мощности, ассортимента продукции, ценовой политики, вариантов оборудования, технологии производства, приобретения комплектующих деталей и др. с целью минимизации затрат и увеличения прибыли.

Прежде чем принимать те или иные управленческие решения на базе маржинального анализа, то есть осуществлять альтернативный выбор вариантов решения проблемы на основе наиболее оптимального соотношения трех основных показателей - прибыли, издержек и объема производства, необходимо определить такое их соотношение, при котором предприятие не будет являться убыточным. А затем уже рассматривать варианты, которые позволят сделать его более рентабельным. Это сокращает диапазон возможным вариантом, делая расчеты более рациональными и менее трудоемкими. Поэтому рассмотрим методику анализа безубыточности предприятия.

Анализ безубыточности предприятия позволяет найти точку равновесия, или безубыточности, так называемый критический объем продаж - точку, в которой суммарный объем выручки равен суммарным затратам. Величина этих затрат складывается из общей величины постоянных затрат и тех переменных затрат, которые возникают как результат производства продукции, продажа которой должна полностью покрыть себестоимость производства и реализации. Точка безубыточности (точка равновесия, мертвая точка, критическая точка, порог рентабельности) - ситуация, при которой деятельность предприятия не приносит не убытков не прибыли.

Продажа ниже точки безубыточности означают для предприятия убытки, выше точки равновесия - прибыль.

При проведении анализа безубыточности для определения порога рентабельности и его моделирования традиционно используется два метода анализа: метод уравнений и графический.

Для определения координат точки безубыточности с помощью графического метода соблюдается такая последовательность. На координатной плоскости (ось абсцисс - объем продукции в количественном выражении, ось ординат - стоимостное изменение показателей выручки, затрат, прибыли) проводится горизонталь - график прямой, описывающий поведение постоянных затрат, которые по мере наращивания объема продукции не изменяются. График постоянных затрат берет свое начало на вертикальной стоимостной оси на уровне, соответствующем сумме постоянных затрат.

Далее строится график выручки - прямая, начало которой в нулевой точке координат, окончание - в точке, соответствующей координатам: по оси абсцисс - общему количеству продукции; по оси ординат - денежному выражению продаж (Количество продукции * Цена единицы продукции).

График совокупных затрат представляет собой прямую линию, которая начинается от оси ординат на отметке, соответствующей сумме постоянных затрат, и заканчивается точкой с координатами по оси абсцисс - общего количества продукции, по оси ординат - денежного выражения суммы постоянных и переменных затрат. Порог рентабельности определяется координатами точки пересечения графиков выручки и себестоимости (суммы переменных и постоянных затрат).

Как только порог рентабельности преодолен, график выручки оказывается выше графика совокупных затрат. В этой ситуации постоянные затраты полностью компенсированы продажами, а каждая дополнительно проданная единица продукции несет в себе частицу прибыли при условии, что цена реализации превышает сумму переменных затрат, приходящихся на единицу продукции. Чем дальше от точки безубыточности окажется точка фактических продаж, тем больше прибыли получит предприятие.

Графическое отображение порога рентабельности рассматривается на рис. 1.



Рис.1 - Графическое отображение порога рентабельности

2. Кейс-задание на тему «Принятие решения об установлении цены с учетом неопределенности»

2.1 Бизнес ситуация и постановка управленческой задачи

Компания Finishes Ltd. готова выйти на рынок с улучшенной моделью своего основного продукта - карманного компьютера Х. Реализация старой модели Х1 составляла 50 000 шт. по цене 65$ за ед.

В настоящее время руководство компании планирует снять модель Х1 с производства и разрабатывает производственный план для новой модели Х2 и определяет цену ее реализации.

Нормативные производственные издержки модели Х2 равны нормативным производственным издержкам модели Х1 и составляют 50$ на ед. Однако цена на модель Х2 будет выше цены модели Х1, так как необходимо покрыть расходы на исследование и разработку новой модели. Эти расходы равны 750 000$, и они должны быть погашены в течение 3 лет. Кроме того, годовые постоянные накладные расходы, распределяемые на модель Х2, составляют 800 000$.

Задание 1. Вы - менеджер отдела сбыта. Вам необходимо подготовить карту «затраты - выход продукции - прибыль» (карту безубыточности). Используя карту безубыточности, помогите руководству выбрать наилучшую цену реализации и оптимальный объем производства, если коммерческий директор оценил максимальный годовой спрос на модель Х2 при трех разных ценах реализации (табл. 3).

Таблица 3

Максимальный годовой спрос на модель Х2

Цена реализации, $.	Максимальный годовой спрос на модель Х2, ед.
70	75 000
80	60 000
90	40 000

Задание 2. Директор по реализации желает знать, есть ли возможность продавать новую модель Х2 по цене в 90$. На основании данных, представленных отделом маркетинга, вычислите ожидаемую годовую прибыль при цене 90$. Отдел маркетинга предоставил информацию о вероятностном состоянии спроса (табл. 4).

Нормативные переменные издержки на единицу продукции составляют 50$. ПЭО предоставил дополнительную информацию о динамике переменных издержек на единицу модели Х1 за последние 20 месяцев, анализ которой дал следующий разброс фактических переменных издержек на единицу от нормативных (табл. 5). Аналитики считают, что этот разброс сохранится и в случае с моделью Х2, и он не будет зависеть от фактического объема ее производства.

Таблица 4

Вероятностное состояние спроса

Годовой спрос, ед.	Вероятность
20 000	0,2	Оптимистичный
35 000	0,7	Наиболее вероятный
40 000	0,1	Пессимистичный

Таблица 5

Динамика переменных издержек

Величина дисперсии, $.	Частота появления
Противоположная дисперсия в размере 10 $.	4
Противоположная дисперсия в размере 5 $.	14
Нулевая дисперсия - 0$.	2

Методические указания к заданию1-2.

1. Вычислите фактический уровень переменных издержек на ед. модели Х2 и значение вероятности для каждого уровня, использую данные таблицы 3 и информацию о нормативном уровне переменных издержек.

2. Постройте таблицу по образцу (табл. 6) и определите общий вклад в прибыль с учетом постоянных расходов.

Таблица 6

Спрос, тыс. ед.	Вероятность (см. табл. 2)	Переменные издержки на ед., $.	Вероятность (см. табл. 3)	Маржин. доход на ед., $	Маржин. доход, тыс. $	Общая вероятность (2*4)	Средне - взвешенный результат (6*7)

Задание 3. Таблица 7 содержит данные по двум другим ценам реализации: 70$ и 80$.

Таблица 7

	Варианты цен, $.
	70	80	90
	Вероятность
Вероятность получения убытков в размере равном или превышающем:	500 000 $	0, 02	0
	300 000 $	0,07	0,05
	100 000 $	0,61	0,08
	0 $	0,61	0,10
Вероятность получения прибыли в размере равном или превышающем:	0 $	0,39	0,01
	100 000 $	0,33	0,52
	300 000 $	0,03	0,04
	500 000 $	0	0,01
Ожидаемое значение прибыли		55 750	68500

Составьте краткую пояснительную записку, в которой необходимо дать рекомендации по выбору цены, используя результаты предыдущего этапа.

2.2 Анализ и обоснование управленческого решения

Таблица 8

Анализ ожидаемой прибыли

Цена реализации, $	70	80	90
Максимальный спрос, тыс. ед.	75	60	40
Максимальные поступления, $ тыс.	5250	4800	3600
Общие переменные издержки, $ тыс.	3750	3000	2000
Постоянные издержки, $ тыс.	800	800	800
Затраты на исследования и разработки, $ тыс	250	250	250
Ожидаемая прибыль, $ тыс.	450	750	550

Приведенный выше анализ основывается на максимальном спросе. В этом случае анализ говорит о том, что прибыль будет максимальной при объеме производства в 60 000 ед. и при цене реализации в $80. Здесь также предпочтительнее при анализе использовать «наиболее вероятный» уровень.

При цене реализации в $90 существуют три различных уровня спроса, и для каждого этого уровня есть три различных исхода по фактическим переменным издержкам на единицу продукции. Таким образом, всего имеется девять возможных исходов. Значения вклада в прибыль и вероятности каждого исхода показаны в следующей таблице.



Рис. 2 - Карта безубыточности

Таблица 9

Спрос, тыс. ед.	Вероятность (см. табл. 2)	Переменные издержки на ед., $.	Вероятность (см. табл. 3)	Маржин. доход на ед., $	Маржин. доход, тыс. $	Общая вероятность (2*4)	Средне - взвешенный результат (6*7)
20	0,2	60	0,2	30	600	0,04	24
20	0,2	55	0,7	35	700	0,14	98
20	0,2	50	0,1	40	800	0,02	16
35	0,7	60	0,2	30	1050	0,14	147
35	0,7	55	0,7	35	1225	0,49	600,25
35	0,7	50	0,1	40	1400	0,07	98
40	0,1	60	0,2	30	1200	0,02	24
40	0,1	55	0,7	35	1400	0,07	98
40	0,1	50	0,1	40	1600	0,01	16

Ожидаемый общий вклад в прибыль: 1 121 250 $;

Постоянные издержки: 1 050 000 $;

Ожидаемая прибыль: 71 250 $.

Чтобы сравнить три цены реализации, необходимо обобщить информацию так же, как это сделано для цены реализации в $90.

Таблица 10

	Варианты цен, $.
	70	80	90
	Вероятность
Вероятность получения убытков в размере равном или превышающем:	500 000 $	0, 02	0	0
	300 000 $	0,07	0,05	0,18
	100 000 $	0,61	0,08	0,2
	0 $	0,61	0,10	0,34
Вероятность получения прибыли в размере равном или превышающем:	0 $	0,39	0,91	0,8
	100 000 $	0,33	0,52	0,66
	300 000 $	0,03	0,04	0,15
	500 000 $	0	0,01	0,01
Ожидаемое значение прибыли		55 750	68500	71250

Вывод:

1) Цена реализации в $90 обеспечивает наивысшую ожидаемую прибыль, однако имеется при этом вероятность, равная 0,34, что прибыли в этом случае вообще получено не будет;

2) Цена реализации в $80 может быть предпочтительнее, поскольку в этом случае вероятность того, что прибыль не будет получена, равна только 0,1. Цена реализации $80 является наименее рискованной, и ожидаемое значение лишь немного ниже, чем при цене реализации $90.

Заключение

По результатам проведенных исследований можно сделать вывод о том, что подавляющее большинство решений, которые приходится принимать современному руководителю, связаны с той или иной степенью неопределенности.

Отвечая на вопросы, поставленные в начале работы, следует отметить, что:

1) Неопределенность представляет собой ситуацию, будущее состояние которой подвержено игре случая и, как следствие, неизвестно.

2) В науке принято выделять 2 типа неопределенности: стохастическая неопределенность и недоброкачественная неопределенность.

3) Если руководителю приходится сталкиваться со стохастической неопределенностью, то ему на помощь могут прийти и статистика, и теория вероятности, и прогнозирование. Примерами таких ситуаций могут служить: прогнозирование спроса на следующий год; прогнозирование объема производства и численности ППП; прогнозирование уровня цен и инфляции и т.д. Условия стохастической неопределенности подчинены статистическим закономерностям, поэтому принятие решений в данном случае опирается на динамические ряды, сформированные в прошлом. Что касается нестохастической неопределенности, то эта ситуация характеризуется отсутствием динамических рядов и, как следствие, неприспособленна к привязке к статистическому инструментарию. Здесь нельзя выделять средние значения, определить вероятности исходов, и случай в этой ситуации главенствует всецело. В данных условиях любое принятое решение в равной мере можно назвать и правильным, и неправильным. Например, когда менеджеру приходится решать, производить ли новый продукт или нет, когда необходимо предугадать направление моды и стиля, когда нужно предсказать поведение конкурентов и т.д.

Список использованной литературы

1. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2012.

2. Боровкова В.А. Управление рисками в торговле. - СПб: Питер, 2012 г.

3. Гасанов А. Э. « Разработка управленческих решений» Учебное пособие [Электронный ресурс] - http://az-g.narod.ru/UPRR.htm

4. Гончаров В.В. Руководство для высшего управленческого персонала в поисках совершенства управления. - МНИИПУ, 2012, с. 98

5. Друри К. Управленческий и производственный учет. Вводный курс [Электронный ресурс] : учеб. для студентов вузов / К. Друри. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 735 с. - (Серия «Зарубежный учебник»). - Доп. тит. л. англ. - ISBN 1-86152-905-8 (англ.), ISBN 5-238-00899-6 (русск.).

6. Друри К. Управленческий учет для бизнес-решений [Электронный ресурс] : Учебник / К. Друри; Пер. с англ. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 655 с. - (Серия «Зарубежный учебник»). - ISBN 1-86152-770-5 (англ.), ISBN 5-238-00580-6 (русск.).

7. Евланов А.Г. Теория и практика принятия решений. - М.: Экономика, 2013.

8. Литвак Б. Г. Управленческие решения [Электронный ресурс]: учебник / Б. Г. Литвак. - М.: Московская финансово-промышленная академия, 2012. - (Академия бизнеса) - ISBN 978-5-4257-0024-7

9. Литвак Б. Г. Управленческие решения. Практикум [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Б. Г. Литвак. - М.: Московская финансово-промышленная академия, 2012. - (Академия бизнеса). - ISBN 978-5-4257-0029-2.

10. Менар Клод - Экономика организаций. - М. Инфра-М, 2012 г., с. 156

11. Мескон М., Основы менеджмента. - М.: Дело, 2012 г.

12. Науман Э. Принять решение, но как? - М.: Мир, 2013.

13. Планкетт Л., Выработка и принятие управленческих решений, М. 2012 г., с. 289

14. Пугачев В.П. Руководство персоналом организации: Учебник. -М.: Аспект - пресс, 2012. 279 с.

15. Румянцева З.П. Менеджмент организации - М.: Инфра-М, 2012 г.

16. Ромащенко В.Н. Принятие решений: ситуации и советы. - Киев, 2012.

17. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения. Учебник. - М.: ИНФРА - М, 2013. - 278 с.

18. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. - М: Наука, 2014.

19. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. - М.: Финансы и статистика, 2012., с. 138

20. Шеремет П.В. и др.. Управленческие решения: технология, методы и инструменты: учебное пособие для вузов (доп. УМО) - 2-е изд., стер.- М. : ОМЕГА-Л, 2012. - управленческих решений 398с. - (Высшая школа менеджмента).

21. Шеремет А. Д., Негашев Е. В. Методика финансового анализа. - М.: Инфра-М, 2012. - 208 с.

Размещено на Allbest.ru