Файл: Процессы принятия решений в организации (1 Теоретические основы разработки принятия управленческих решений).pdf

Находим полные вероятности исходов эксперимента:

n

p(x_i) = S p(x_i / b_j) p(b_j)

j=1

p(x₁) = p(x₁/b₁)p(b₁) + p(x₁/b₂)p(b₂) + p(x₁/b₃)p(b₃)

p(x₂) = p(x₂/b₁)p(b₁) + p(x₂/b₂)p(b₂) + p(x₂/b₃)p(b₃)

p(x₃) = p(x₃/b₁)p(b₁) + p(x₃/b₂)p(b₂) + p(x₃/b₃)p(b₃)

p(x₁) = 0,245

p(x₂) = 0,445

p(x₃) = 0,310.

Находим апостериорные вероятности состояния природы после того или иного исхода эксперимента (по формуле Байеса):

p(b_j / x_i) = p(x_i / b_j) p(b_j) / p(x_i)

p(b₁/x₁) = p(x₁/b₁)p(b₁)/p(x₁) » 0,653061

p(b₂/x₁) = p(x₁/b₂)p(b₂)/p(x₁) » 0,275510

p(b₃/x₁) = p(x₁/b₃)p(b₃)/p(x₁) » 0,071429

p(b₁/x₂) = p(x₂/b₁)p(b₁)/p(x₂) » 0,044944

p(b₂/x₂) = p(x₂/b₂)p(b₂)/p(x₂) » 0,758427

p(b₃/x₂) = p(x₂/b₃)p(b₃)/p(x₂) » 0,196629

p(b₁/x₃) = p(x₃/b₁)p(b₁)/p(x₃) » 0,064516

p(b₂/x₃) = p(x₃/b₂)p(b₂)/p(x₃) » 0,145161

p(b₃/x₃) = p(x₃/b₃)p(b₃)/p(x₃) » 0,790323.

Таким образом:

p(b₁/x₁) = 0,653061 p(b₂/x₁) = 0,275510 p(b₃/x₁) = 0,071429

p(b₁/x₂) = 0,044944 p(b₂/x₂) = 0,758427 p(b₃/x₂) = 0,196629

p(b₁/x₃) = 0,064516 p(b₂/x₃) = 0,145161 p(b₃/x₃) = 0,790323.

Находим по критерию Байеса-Лапласа (с учётом уже апостериорных вероятностей состояний «природы» p(b_j / x_i) ) ожидаемые выигрыши для каждого исхода эксперимента:

n

E_Б (x_i) = max_i S e_ij p(b_j/x_i)

j=1

142×0,653061 + 53×0,275510 + (-36)×0,071429 = 104,7652* Þ А₁

E_Б (x₁) = max

21×0,653061 + 21×0,275510 + 21×0,071429 = 21

142×0,044944 + 53×0,758427 + (-36)×0,196629 = 39,5000* Þ А₁

E_Б (x₂) = max

21×0,044944 + 21×0,758427 + 21×0,196629 » 21

142×0,064516 + 53×0,145161 + (-36)×0,790323 = -8,6808

E_Б (x₃) = max

21×0,064516 + 21×0,145161 + 21×0,790323 = 9* Þ А₂

Средний выигрыш при неизвестном заранее исходе эксперимента равен:

экс n

Е = S E_Б(x_i) p(x_i),

Б i=1

экс

Е = 104,7652×0,245 + 39,5×0,445 + 21×0,31 » 49,755.

Б

экс

При этом Е = 49,755 > Е = 39,65 , то есть средний выигрыш с

Б Б

экспериментом больше, чем выигрыш без эксперимента.

Принятие решений в статистических играх в условиях риска

В задаче без эксперимента решение (А₁ или А₂) принимается с использованием априорной информации о состояниях «природы». В задаче с экспериментом плановый орган принимает решение в зависимости от исхода эксперимента (Х₁, Х₂, Х₃). Чтобы формализовать эту задачу, можно заранее проанализировать все возможные исходы эксперимента и составить правило d , определяющее, какое решение следует принять при каждом из возможных исходов эксперимента. Это правило называется решающей функцией.

В рассматриваемом случае (для трёх возможных исходов эксперимента) решающую функцию можно записать в виде:

d_kls = d (x₁, x₂, x₃) = (A_k, A_l, A_s) ,

где A_k, A_l, A_s – решения, которые следует принять при исходах эксперимента x₁, x₂, x₃ соответственно. Так, решающая функция d₁₁₂ означает, что соответствие исходов и решений имеет вид:

{ x₁ ® A₁ , x₂ ® A₁ , x₃ ® A₂ }, то есть при оценке срока НИОКР в 5 или 10 лет принимается решение о разработке новой продукции A₁ , а в 15 лет – решение об отказе от разработки новой продукции A₂ .

Множество решающих функций состоит из N = m^q элементов,

где m – число возможных решений;

q – число возможных исходов эксперимента.

В нашем случае m = 2 ; q = 3 ; N = m^q = 2³ = 8 (см. табл. 12).

Таблица 12 - Множество решающих функций

Из всего множества решающих функций необходимо выбрать такую, которая позволит принимать наиболее выгодные решения. Но для этого надо уметь оценивать сами решающие функции, что может быть сделано при помощи функции риска.

Функцией риска r(b_j, d_kls) называются средние потери, которые несёт плановый орган при данном состоянии природы и выбранной решающей функции. Число значений функции риска равно N×n , где n – число состояний природы. В нашем случае N = 8 , n = 3, тогда 8×3 = 24.

Усреднение потерь ведётся по вероятностям исходов эксперимента при данном состоянии природы. В нашем случае:

r(b_j, d_kls) = П(b_j, A_k)×p(x₁/b_j) + П(b_j, A_l)×p(x₂/b_j) + П(b_j, A_s)×p(x₃/b_j)

или

r(b_j, d_kls) = П_jk×p(x₁/b_j) + П_jl×p(x₂/b_j) + П_js×p(x₃/b_j) ,

где П_jk , П_jl , П_js – элементы матрицы потерь, которые получаются из матрицы эффектов путём умножения её элементов на «-1». Отрицательные элементы П_ji матрицы потерь означают получение экономического эффекта (табл. 13).

Таблица 13 - Матрица потерь

Результаты расчёта значений функции риска приведены в табл. 14

Таблица 14 - Значения функции риска

Наилучшей решающей функцией будет та, которая обеспечивает минимум так называемому байесовскому риску, рассчитываемому по формуле:

r(d_kls) = r(b₁, d_kls)×p(b₁) + r(b₂, d_kls)×p(b₂) + r(b₃, d_kls)×p(b₃) .

Определим байесовские риски для каждой из решающих функций. Результаты расчёта байесовских рисков сведены в табл. 15

Таблица 15 - Байесовские риски для различных решающих функций

Умножая полученные байесовские риски на (-1), получим таблицу средних значений эффектов для различных решающих функций (табл. 16).

Таблица 16 - Средние экономические эффекты для различных решающих функций, млн.руб.

Заключение

Решение – это выбор альтернативы. Принятие решений – связующий процесс, необходимый для выполнения любой управленческой функции.

На принятие решений, помимо всего, влияет масса внешних и внутренних обстоятельств, таких как ценностные ориентации менеджера, среда принятия решений и др.

Решение можно рассматривать как продукт управленческого труда, а его принятие - как процесс, ведущий к появлению этого продукта. Правильно принимать решение - это область науки и может быть познана из книг. Принятие же правильных решений - это область управленческого искусства. Способность и умение делать это развивается с опытом, приобретенным руководителем на протяжении всей жизни. Совокупность знания и умения составляют компетентность любого руководителя и в зависимости от уровня последнего говорят об эффективно или неэффективно работающем менеджере.

Принятие решения представляет собой сознательный выбор среди имеющихся вариантов или альтернатив направления действий, сокращающих разрыв между настоящим и будущим желаемым состоянием организации. Таким образом, данный процесс включает в себя много различных элементов, но непременно в нем присутствуют такие элементы, как проблемы, цели, альтернативы и решения - как выбор альтернативы. Данный процесс лежит в основе планирования деятельности организации.

В управлении организацией принятие решений осуществляется менеджерами различных уровней и носит более формализованный характер, чем это имеет место быть в частной жизни.

Принятие решений является центральным элементом управленческой деятельности, по отношению к которому все остальные могут рассматриваться как вспомогательные. Далее под принятием решений мы будем понимать особый вид человеческой деятельности, направленный на выбор лучшей из имеющихся альтернатив.

На стадии реализации решения принимаются меры для конкретизации решения и доведения его до исполнителей, осуществляется контроль за ходом его выполнения, вносятся необходимые коррективы и дается оценка полученного результата от выполнения решения. Окончательное решение принимается именно руководителем независимо от процедуры обсуждения и согласования.

Оптимальное решение – это выбранное по какому-либо критерию оптимизации наиболее эффективное из всех альтернативных вариантов решение. Методы оптимизации следующие: анализ, прогнозирование, моделирование.

На основании рассмотренного в курсовой работе материала, можно сделать такой вывод: поставленная проблема, то есть обеспечение процесса принятия решения информацией, которая отвечает всем требованиям – вполне решаема. В настоящее время эта проблема решается с помощью использования современной электронно-вычислительной техники, создания различных баз данных, экспертных систем и систем подготовки принятия решений. Подобные способы позволяют довольно просто, а главное быстро собирать, обрабатывать и анализировать существующую информацию. Они также позволяют существенно облегчить процесс принятия решений для руководителей всех уровней.

Библиография

1. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2012.

2. Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Прогнозирование в управлении техническим уровнем и качеством продукции: Учебное пособие. — М.: Изд-во стандартов, 2010.

3. Веснин В.Р. Основы менеджмента: Учебник. — М.: Институт международного права и экономики, Изд-во "Триада.Лтд", 2010.

4. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс: 2-е изд.: Учебник. — М.: Фирма "Гардарика", 2013.

5. Герчикова И.Н. Менеджмент: Учебник. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2012.

6. Дункан Джек У. Основополагающие идеи в менеджменте. Уроки основоположников менеджмента и управленческой практики / Пер. с англ. — М.: Дело, 2011.

7.Ламбен Жан-Жак. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива / Пер. с франц. — СПб.: Наука, 2010.