Реализация управленческих решений (стр. 2 из 3)

2. Анализ и принятие управленческих решений.

2. 1. Анализ и 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 :

а) Имеется два возможных варианта;

n=2

В данном случае 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 прогно коэффициент дисконтирования зируемый денежный поток по годам , то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле :

Pi = Fi / (1+ r) i

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 течении 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.

Итак, последовательность действий аналитика такова (расчеты выполняются для каждого альтернативного варианта):

* рассчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка) , 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 .

б) Число альтернативных вариантов больше двух .

n > 2

Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов , техника “ прямого счета “ в этом случае практически не применима. 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. В частности рассмотрим транспортную задачу как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных . Суть задачи состоит в следующем .

Имеется n пунктов производства некоторой продукции (а1,а2,...,аn) и k пунктов ее потребления (b1,b2,....,bk), где ai - объем выпуска продукции i - го пункта производства , bj - объем потребления j - го пункта потребления. Рассматривается наиболее простая, так называемая “закрытая задача ”, когда суммарные объемы производства и потребления равны. Пусть cij - затраты на перевозку единицы продукции. Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям, минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции . Очевидно , что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим , что исключает применение метода “ прямого счета ” . Итак необходимо решить следующую задачу :

E E Cg Xg -> min

E Xg = bj E Xg = bj Xg >= 0

Известны различные способы решения этой задачи -распределительный метод потенциалов и др. . Как правило для расчетов применяется ЭВМ .

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 .

2. 2. Анализ и 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 . При этом пользуются:

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

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

в) 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.

Пример: имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей:

Проект А		Проект В
Прибыль	Вероятность	Прибыль	Вероятность
3000	0. 10	2000	0 . 10
3500	0 . 20	3000	0 . 20
4000	0 . 40	4000	0 . 35
4500	0 . 20	5000	0 . 25
5000	0 . 10	8000	0 . 10

Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет соответственно равно:

У (Да) = 0 . 10 * 3000 + ......+ 0 . 10 * 5000 = 4000

У (Дб) = 0 . 10 * 2000 +.......+ 0 . 10 * 8000 = 4250

Таким образом проект Б более предпочтителен. Следует , правда , отметить , что этот проект является и относительно более рискованным , поскольку имеет большую вариацию по сравнению с проектом А ( размах вариации проекта А - 2000 , проекта Б - 6000 ) .

В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений. Логику этого метода рассмотрим на примере .

Пример: управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения станка М1 либо станка М2 . Станок М2 более экономичен, что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов:

	Постоянные расходы	Операционный доход на единицу продукции
Станок М1	15000	20
Станок М2	21000	24

Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов :

Этап 1 . Определение цели.

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли.

Этап 2 . Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа (контролируются лицом, принимающим решение)

Управляющий может выбрать один из двух вариантов:

а1 = {покупка станка М1}

а2 = {покупка станка М2}

Этап 3 . Оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер).

Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности следующим образом:

х1 = 1200 единиц с вероятностью 0 . 4

х2 = 2000 единиц с вероятностью 0 . 6

Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода:

1200 20 * 1200 - 15000 = 9000