Файл: Процессы принятия решений в организации («АЛЕКСАНДР НЕДВИЖИМОСТЬ»).pdf

1 оценка активов, включаемых в портфель;

2 принятие инвестиционного решения;

3 оптимизация портфеля;

4 оценка результатов.

Теория портфеля нашла широкое распространение в хозяйственной практике, в частности:

- Банки, во время подготовки финансовых операций осуществляют "селекцию" портфеля ценных бумаг;

- На предприятии с помощью теории портфеля менеджерами создаются портфели надежности материальных запасов путем определения их оптимального объема и степени риска.

Кроме того, эта теория дает возможность осуществлять многостадийное планирование, обеспечивает надежность и эффективность распределения запасов в общей системе производства.

В основе теории портфеля лежит общее правило которого должны придерживаться инвесторы, имеющие возможность распределять средства несколькими активами: необходимо стремиться распределять вложения таким образом, чтобы выбранные активы отвечали двум требованиям, во-первых, показали разноплотность связи с общерыночными ценами, а, во-вторых, должны иметь противоположную фазу колебаний нормы прибыли в середине портфеля. Именно такой портфель будет иметь минимальный риск.

Риск портфеля - это мера возможности того, что наступят обстоятельства, при которых инвестор может понести убытки инвестициями в портфель ценных бумаг, а также операциями по привлечению ресурсов при формировании портфеля.

Целью "портфельной" теории является минимизация риска портфеля, причем степень риска портфеля ценных бумаг уменьшается до определенного предела обратно пропорционально количеству включенных в портфель видов ценных бумаг.

Общий риск портфеля состоит из двух частей:

- Диверсифицированный риск (несистематический), то есть риск, который может быть уменьшен за счет диверсификации;

- Недиверсифицированный (систематический риск), то есть риск, который нельзя изменить путем преобразований структуры портфеля.

Одним из основных способов минимизации риска является создание запасов и резервов.

Цель - избежание риска приостановки деятельности хозяйствующего субъекта вследствие недостатка материальных и других ресурсов.

К запасам кроме предметов и продуктов труда относятся запасы производственных мощностей, оборотных средств, незавершенного производства, квалификации кадров.

Материальные запасы можно разделить на три вида:

- страховой запас готовой продукции на складе;

- страховой производственный запас;

- динамический страховой запас.

Создание резерва денежных средств производится с целью покрытия случайных затрат, при этом выделяют два вида резервов:

1. общий резерв денежных средств призван покрывать любые изменения в смете вызванные воздействием факторов риска;

2. специальный резерв, состоящий из надбавок - покрытие роста цен и различных затрат по отдельным позициям.

1.4 Моделирование воздействия влияния риска на принятие управленческих решений

В данном разделе формулируются модели принятия решений в условиях неопределенности и риска. Особенностью этих моделей является их нормативный характер. Они позволяют ответить на вопрос: как действовать для достижения определенной цели, например, обеспечение максимальной эффективности. Теории полезности и ожидаемой эффективности не могут в полной мере удовлетворить требования нахождения конструктивных решений, они лишь дают инструмент для измерения эффективности решений. Модели, построенные на основе таких теорий, называются дескриптивными. Синтез теорий полезности, ожидаемой эффективности и оптимизационных моделей позволит формулировать нормативные модели активного риска, которые реализуют конструктивный подход при формировании планов в условиях риска.

Традиционные детерминистские представления могут исказить исследуемое экономическое явление, а обоснованный план в условиях неопределенности должен обладать свойствами, наличие которых не гарантируется при игнорировании неопределенности. В связи с этим возникает проблема разработки моделей принятия решений в условиях неопределенности и риска. Лауреат Нобелевской премии Л.В.Канторович считал, что "... нормативы расходов о способах, особенно, при прогнозах на будущее, данные о ресурсах, в частности о природных, расчетная потребность и спрос на будущее представляют собой в действительности стохастические величины, известные нам лишь с определенной вероятностью. Поэтому задача построения оптимального плана также должна рассматриваться как задача стохастического программирования. Это обстоятельство, кроме усложнения процесса решения, принципиально влияет на оценку эффективности решений и ценообразовании ".

Жизнеспособность такого важного метода экономического анализа, как межотраслевой баланс, зависит от степени разработки и применения эффективных способов учета неопределенности в межотраслевых исследованиях.

Поскольку существует значительный задел в области терминированных моделей, становится вопрос о необходимости использования накопленного потенциала для планирования и принятия решений при неопределенности. Между методам оптимального планирования при наличии определенности и неопределенности есть определенная связь. Оптимальное планирование при наличии неопределенности обогащает принципы и методы оптимального планирования в условиях определенности.

Численные методы решения детерминированных задач математического программирования (линейное, выпуклое, нелинейное, дискретное программирование), их программное обеспечение, методы информационного наполнения моделей, их экономико-математического анализа целесообразно использовать также при разработке методов планирования при неопределенности. Однако методы детерминированного оптимального планирования нельзя механически применять для планирования в условиях неопределенности. Принятие решений при наличии неопределенности имеет определенные особенности, поэтому утверждать о наличии простого и универсального приема, применение которого дает возможность "забыть" о неопределенности, "сводя задачу к предыдущей", довольно рискованно.

На методы принятия решений в условиях риска существенным образом накладывают отпечаток многообразия критериев и показателей, посредством которых оценивается уровень риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано на одной из следующих моделей:

‑ модель ожидаемого значения;

‑ модель ожидаемого значения и дисперсии;

‑ модель известного предельного уровня;

‑ модель наиболее вероятного события в будущем.

Модель ожидаемого значения (МОЗ). Использование МОЗ предполагает принятие решения, обуславливающего максимальную прибыль при имеющихся исходных данных о вероятности полученного результата при том или другом решении. По существу, модель МОЗ представляет собой выборочные средние значения случайной величины. Естественно, что достоверность получаемого решения при этом будет зависеть от объема выборки.

Так, если обозначить модель МОЗ - Е(x₁,x₂,...,x_n), где

x₁,x₂,...,x_n  ‑ принимаемые решения при их количестве, равном n, то

E(x_i) (( ρ)) M(x_i),

где M(x_i) ‑ математическое ожидание критерия.

Таким образом, МОЗ может применяться, когда однотипные решения в сходных ситуациях приходится принимать большое число раз.

Модель «ожидаемого значения – дисперсия». МОЗ имеет область применения, ограниченную значительным числом однотипных решений, принимаемых в аналогичных ситуациях. Этот недостаток можно устранить, если применять комбинацию МОЗ и выборочной дисперсии s². Возможным критерием при этом является минимум выражения

E(Z, σ ) = E(Z) ± k·U(z),

где

E(Z, σ ) ‑ критерий «ожидаемого значения – дисперсия»;

k ‑ постоянный коэффициент;

U(Z) = m_Z/S ‑ выборочный коэффициент вариации;

m_Z ‑ оценка математического ожидания;

S - оценка среднего квадратического ожидания.

Знак «минус» ставится в случае оценки прибыли, знак «плюс» - в случае затрат.

 Из приведенной зависимости видно, что в данном случае точность предсказания результата повышается за счет учета возможного разброса значений E(Z), то есть введения своеобразной «страховки». При этом степень учета этой страховки регулируется коэффициентом k, который как бы управляет степенью учета возможных отклонений. Так, например, если для ЛПР имеет большое значение ожидаемые потери прибыли, то k>>1 и при этом существенно увеличивается роль отклонений от ожидаемого значения прибыли E(Z) за счет дисперсии.

Модель предельного уровня. Эта модель не имеет четко выраженной математической формулировки и основана в значительной степени на интуиции и опыте ЛПР. При этом ЛПР на основании субъективных соображений определяет наиболее приемлемый способ действий. Модель предельного уровня обычно не используется, когда нет полного представления о множестве возможных альтернатив. Учет ситуации риска при этом может производиться за счет введения законов распределений случайных факторов для известных альтернатив. Несмотря на отсутствие формализации, моделью предельного уровня пользуются довольно часто, задаваясь значениями случайных факторов на основании экспертных или опытных данных.

Модель наиболее вероятного исхода. Эта модель предполагает замену случайной ситуации детерминированной путем замены случайной величины прибыли (или затрат) единственным значением, имеющим наибольшую вероятность реализации. Использование данной модели, также как и в предыдущем случае в значительной степени опирается на опыт и интуицию. При этом необходимо учитывать два обстоятельства, затрудняющие применение этой модели:

‑ модель нельзя использовать, если наибольшая вероятность события недопустимо мала;

‑ применение модели невозможно, если несколько значений вероятностей возможного исхода равны между собой.

Следует отметить, что разработанные модели и приемы решения задач в условиях риска  и неопределенности не ограничиваются перечисленными и рассмотренными выше методами. В зависимости от конкретной ситуации  в процессе анализа используются и    такие методы, как, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, способствующие решению задач, связанных с минимизацией риска.

ГЛАВА 2 АНАЛИЗ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В «АЛЕКСАНДР НЕДВИЖИМОСТЬ»

2.1 Общая характеристика «Александр Недвижимость»

Компания «Александр Недвижимость» была основана 5 июля 1993 года. Со временем она выросла из небольшого подразделения по работе с недвижимостью на вторичном рынке в крупную многопрофильную организацию, построенную по филиальному принципу.

В настоящее время в компании «Александр Недвижимость» работают специалисты по загородной, коммерческой недвижимости, первичному и вторичному квартирным рынкам, аренде. Работа организована в 35 офисах , расположенных в Санкт-Петербурге, Ленинградской области и Карелии.

За годы своей деятельности агентство неоднократно становилось лауреатом различных конкурсов: "Профессиональное признание", премий "КАИССА" (Ассоциации Риэлторов Санкт-Петербурга) и "АФИНА" (Ассоциации "Загородная недвижимость"). В 2003 году АН «Александр Недвижимость» на Национальном Конгрессе РГР в г. Москва было признано лучшей риэлторской компанией России в номинации "Загородная недвижимость", опередив одного из лидеров московского рынка недвижимости - компанию "Миэль".

Безупречная репутация в профессиональном сообществе и активная позиция руководства агентства «Александр Недвижимость» в общественной жизни дважды подтвердилась избранием Генерального директора компании «Александр Недвижимость» - Сосновского Сергея Петровича - на пост Президента Ассоциации Риэлторов Санкт-Петербурга и Ленинградской области в 2001 и 2003 годах. 

В компании «Александр Недвижимость» уделяется большое внимание внедрению передовых информационных и бизнес - технологий. Все отделения компании объединены в единое информационное пространство, имеют современное техническое оборудование и программное обеспечение и работают по утвержденным корпоративным стандартам: единые информационная и договорная базы, тарифная сетка оплаты услуг, общая система обеспечения надежности и безопасности. Компания «Александр Недвижимость» выступила инициатором и соучредителем ряда журнальных и интернет- проектов в сфере недвижимости журналов "Загородное обозрение", "Городское обозрение", "Большой Каталог Недвижимости", портала bkn.ru, системы обмена информацией по аренде - "АРЕНДА-OPEN".