Файл: Управленческие решения на предприятии, а именно метод STEM.pdf

2.2. Анализ и принятие управленческих решений

В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субъектов рынка достаточно высока^[13]. 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^[14].

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. Рассмотрим каждый из этих случаев.

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^[15]. 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:

1. Методы, основанные на дисконтированных оценках;
2. 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

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.

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»^[16]. 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^[17]. 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 . 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^[18] . При этом пользуются:

а) известными, типовыми ситуациями (тип - 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:

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^[19]. 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:

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)^[20]

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:

Е (Да) = 9000 * 0 . 4 + 25000 * 0 . 6 = 18600

Е ( Дб ) = 7800 * 0 . 4 + 27000 * 0 . 6 = 19320

Таким образом, вариант с приобретением станка М2 экономически более целесообразен.

3 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности.

Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа применяются достаточно редко^[21]. 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.

4 . Анализ и 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.

3.Пример применения метода STEM: как управлять персоналом

Французской консультативной фирмой SEMA предложена модель, характеризующая изменения со временем состава пер­сонала большой организации и продуктивности ее работы. Модель использовалась для прогнозирования последствий раз­личных вариантов управления кадрами организации. Проверя­лись разные стратегии приема на работу и повышения в долж­ности через два, три и четыре года. В качестве переменных мо­дели рассматривалось количество сотрудников, назначенных на различные должности в определенные периоды времени.

Использовались четыре критерия, представляющих собой линейные функции от переменных: общее удовлетворение» кадров (SA); фактическая эффективность работы кадров (EF); стоимость приема на работу дополнительных сотрудников (ЕВ); стоимость нехватки кадров по отношению к прогнозируемым потребностям (ЕС).

В модель были заложены следующие зависимости:

• эффективность работы сотрудника линейно зависит от от­ношения оценки его возможностей Q к оценке требований t, предъявляемых должностью к сотруднику;
• удовлетворение сотрудника во время пребывания на опреде­ленной должности сначала возрастает до максимального зна­чения, а затем со временем уменьшается до первоначального значения также в зависимости от отношения Q к t.

С математической точки зрения проблема представляла со­бой задачу линейного программирования с четырьмя критерия­ми качества, 350 переменными и 200 ограничениями. Не име­лось никакой априорной информации о сравнительной важно­сти критериев.

Для решения был использован метод STEM. На первом этапе решения в области допустимых значений была осуществ­лена оптимизация по каждому из критериев. Затем при помо­щи линейного преобразования истинных значений критериев к значениям в интервале (0,1) (нормирования) был выполнен пе­реход к относительным значениям критериев. Значения крите­риев при поочередной оптимизации по каждому из них приве­дены в таблицы 1. Из рассмотрения таблицы можно сделать вывод о сильной зависимости критериев SA и EF и о противоречиво­сти этих критериев и критериев ЕВ и ЕС; последние два проти­воречивы также друг другу.