Правительство Российской Федерации

Санкт-Петербургский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования

«Национальный Исследовательский Университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономики

Кафедра Экономики фирмы

Курсовая работа

Принятие решений в условиях неопределенности

Санкт-Петербург, 2011 г.

Оглавление

Введение. 2

Глава 1. Теоретические аспекты.. 3

1.1. Неопределенность и риск. 3

1.2. Понятие и классификация решений. 5

Глава 2. Разработка управленческих решений. 10

2.1. Методы исследования операций. 10

2.2. Методы принятия решений в условиях неопределённости. 11

2.3. Разработка принятия решений методом «дерева решений». 19

Заключение. 23

Список литературы.. 24

Введение

Практически любое решение в жизни принимается человеком в условиях неопределенности, то есть при недостатке информации о существующих фактах и предстоящих событиях. Это справедливо и для фирм, принимающих решения о своих дальнейших действиях. А так как большинство, касающееся стратегии компании, относится к долговременному периоду, то, как считает Г. Шмалин [4], условия неопределенности приобретают особое значение. Данное высказывание определяет актуальность темы принятия решений в условиях неопределенности.

Существуют различия между теорией и практикой в принятии решений в условиях неопределенности. Они в основном смысле основываются на методе принятия решения, а именно математически-аналитические либо интуитивные и по опыту человека, принимающего решение.

Так же особое внимание стоит уделить различию понятий риска и неопределенностью, т.к. здесь тоже ученые имеют различные мнения. Поэтому в данной работе мы дадим определение риску и неопределенности.

Особое место занимает понятие решения, классификация решений. В данной работе будут рассматриваться управленческие решения в связи с ограниченностью объема работы и времени на выполнение.

Наиболее актуально сейчас стоит вопрос о разработке решения, поэтому целью данной работы является изучение методологии разработки управленческих решений в условиях неопределенности. Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1. Изучим понятие неопределенности и риска

2. Проведем классификацию решений

3. Приведем матрицу решений

4. Рассмотрим методы разработки принятия решения в условиях неопределенности

Глава 1. Теоретические аспекты

1.1. Неопределенность и риск

В хозяйственных организациях руководителям различного уровня часто приходится разрабатывать управленческие решения в условиях недостаточной информации, при этом результаты принятия решений не всегда соответствуют запланированным. В таких случаях ссылаются на непредвиденные неопределенности или риски.

В экономической теории неопределенность чаще всего считалась изначально характерной реальной среде функционирования экономической системы. Как описывает Тычинский А.В. [7] одним из немногих случаев использования неопределенности для объяснения экономических явлений экономистами-теоретиками можно считать трактовку феномена прибыли американским ученым Ф. Найтом. В своей работе «Риск, неопределенность и прибыль» использовал разграничение между двумя видами риска, назвав непредсказуемый риск «неопределенностью». Предсказуемый риск — это просчитываемая вероятность неудачи, которая поддается оценке и страхованию, а неопределенность — это состояние полного отсутствия какой-либо информации о возможном будущем, и эта неопределенность не может быть застрахована.

По мнению Ф. Найта, прибыль предпринимателя является платой именно за действия в условиях неопределенности. Эта прибыль никак не связана с объемом вложений в производство, с уровнем технологий и т.д. Она целиком зависит от деловых способностей экономического агента, причем способностей, не связанных с рациональным расчетом, поскольку в условиях неопределенности такие расчеты в принципе невозможны в силу отсутствия необходимой информации. Как описывает Тычинский А.В. [7], теория Ф. Найта была первой в рамках неоклассического направления, которая вводила понятие неопределенности, как важного составляющего действий экономических агентов.

Неопределённость трактуется как задачи, в которых лицо, принимающее решение, не знает всех действующих факторов и должно сформулировать множество гипотез, прежде чем их оценить. Ситуация неопределённости характеризуется выбором конкретного плана действий, приводящий к любому исходу из конкретного множества исходов, но вероятности их осуществления неизвестны. При этом можно выделить два случая:

- вероятности не известны в силу отсутствия необходимой статистической информации;

- ситуация не статистическая и об объективных вероятностях говорить вообще не имеет смысла. Это ситуация чистой неопределённости в узком смысле. Она наиболее часто встречается в экономике, ведь решения, к примеру, стратегические, принимаются фирмой в уникальных условиях.

Существует мнение, что риск и неопределенность – одинаковые категории, и очень часто разница между этими терминами не приводится. Да, взаимосвязь есть, однако это не одно и тоже.

Как экономическая категория риск представляет собой событие, которое может произойти либо не произойти. В случае совершения такого события возможны три экономических результата:

- отрицательный (проигрыш, ущерб, убыток);

- нулевой;

- положительный (выигрыш, выгода, прибыль).

Под риском понимают ситуацию, когда люди не знают точно, что случится, но представляют вероятность каждого из этих исходов. Неопределённость же означает недостаток информации о будущих событиях и непросчитываемость вероятности. Причем одна и та же ситуация для одного человека может являться ситуацией риска, а для другого – неопределённости.

Риск принятия наихудшего решения в условиях, когда известны все исходные данные, может быть связан:

- с ошибками агрегирования этих данных;

- с неправильно построенной моделью принятия решения;

- с неправильным алгоритмом применения модели принятия решения.

Обычно неопределенность связывают с разработкой управленческих решений, а риск - с реализацией управленческих решений, т.е. с результатами.

1.2. Понятие и классификация решений

Решение - способ выполнения волевого действия. Волевое действие предполагает предварительное осознание цели и средств действия, мысленное обсуждение оснований, говорящих за или против его выполнения. Этот процесс заканчивается принятием решения.

Надо иметь ввиду, что волевым усилием завершается обоснованный выбор, расчет. Обычно решение предполагает выбор с участием воли одного из нескольких возможных вариантов. Существуют разные классификации решений, которые схематично представлены в Табл. 1.

Управленческое решение – это фиксированный управленческий акт, выраженный в письменной или устной форме и реализуемый для решения проблемной ситуации.

Принятие управленческого решения – это процесс выбора разумной альтернативы решения проблемы, являющийся ключевым моментом в системе менеджмента. Результаты реализации принятых управленческих решений служат наиболее объективной оценкой искусства руководителя.

Непосредственными результатами управленческих решений являются изменения, происходящие в процессе совместной деятельности людей, в комплексе экономических и социальных показателей производственно-хозяйственной деятельности предприятий. Это обуславливает необходимость рассмотрения основных положений теории принятия решений и применения их в практической деятельности руководителей. Именно эти решения мы и будем рассматривать дальше.

Целью информационных решений является оценка получаемой информации, ответ на вопрос: «Что есть правда?», «Что является истиной».

Задачей организационных решений является установление необходимой структуры управления, отвечая на вопрос: «Каким быть?»

Оперативные решения есть решения на вопрос: «Как действовать?».

По принципам выработки решения делятся на алгоритмические и эвристические.

Выполнение алгоритмических решений производится по определенным правилам - алгоритмам.

Эвристические решения выполняются неформальным, творческим путем, без строгих правил.

По методам обоснования решения бывают аналитическими, статистическими, математического программирования и игровыми. По характеру исходной информации - в условиях определенности (полной информации) или в условиях неопределенности (неполной информации).

Решение принимается в условиях определенности, когда руководитель точно знает результат каждого из альтернативных вариантов решения. Примером может служить принятие решения о выборе варианта инвестирования средств из двух альтернативных: в депозитные сертификаты под 35 процентов годовых или в государственные облигации с доходностью 40 процентов. При условии, что целью принимаемого решения является максимизация доходности инвестированных средств, решение может быть только одним – размещение средств в государственные облигации. Основанием принятия такого решения является точно известное превышение доходности по государственным облигациям над доходностью по депозитным сертификатам на 5 процентов.

Решение считается принимаемым в условиях риска, если известна вероятность всех альтернативных решений. При этом сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице.

Решение принимается в условиях неопределенности тогда, когда невозможно определить вероятность потенциальных результатов.

Подобная ситуация в деятельности фирм складывается при их инновационной ориентации, при невозможности собрать необходимые представительные статистические и другие данные для определения уровня риска, при дороговизне процедур сбора и обработки информации, при

невозможности привлечь опытных экспертов, предпринимателей или специалистов в сфере принимаемого управленческого решения.

Сталкиваясь с неопределенностью, руководитель может использовать две основные возможности. Во-первых, попытаться получить дополнительную релевантную информацию и еще раз проанализировать проблему. Этим часто удается уменьшить новизну и сложность проблемы. В этом случае сочетается

эта дополнительная информация и анализ с накопленным опытом или интуицией, чтобы придать ряду результатов субъективную или предполагаемую вероятность.

Вторая возможность – действовать в точном соответствии с прошлым опытом, суждениями или интуицией и сделать предположение о вероятности

событий. Временные и информационные ограничения имеют важнейшее значение при принятии управленческих решений.

В теории общего и организационного управления, использование категорий риска и неопределенности широко распространено. Это обусловлено необходимостью принятия научно обоснованных решений в условиях неопределенности.

Табл. 1. Классификация решений

Классификация решений по: Алгоритмические Принципам выработки решения Эвристические Анаитические Методам обоснования решения Статистические Игровые Математического программирования В условиях неопределенности Характеру исходной информации В условиях определенности

.

По Ф.З. Аралбаевой [6] отличие экономики как экономической системы, в которой принимаются управленческие решения, заключается в непрерывном возникновении новых обстоятельств, существенно влияющих на процессы, происходящие в ней, а экономическая практика такова, что менеджеру в большинстве случаев приходится сталкиваться с ситуацией принятия решения со многими альтернативами.

Таким образом, неопределенность – это неустранимое качество рыночной среды, связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке. Но даже если бы все входящие рыночные факторы были бы в модели учтены, сохранилась бы неустранимая неопределенность относительно характера реакций рынка на те или иные воздействия.

Глава 2. Разработка управленческих решений

2.1. Методы исследования операций

Средством, инструментом для выработки решений является исследование операций. Под исследованием операций понимают комплекс научных математических методов, применяемых для обоснования наилучших, правильных решений в любой области человеческой деятельности. Под операцией при этом понимается любое целенаправленное действие.

Исследование операций широко применяет такие разделы современной математики, как теория вероятностей, теория массового обслуживания, математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое), метод динамики средних, сетевое планирование, теория игр, теория статистических решений. Оснащение теории решений математическим аппаратом свидетельствует о становлении этой теории как науки.

Термин «исследование операций» появился в годы Второй мировой войны применительно к операциям военного характера. В послевоенные годы исследование операций получило широчайшее распространение не только в военной, но и в мирной области человеческой деятельности. С его помощью сегодня вырабатываются решения в промышленности, на транспорте, в городском хозяйстве и т. п. Методы исследования операций, применяемые в экономике, бизнесе, маркетинге и менеджменте получили название экономико-математических методов.

Методы исследования операций не представляют собой единого универсального аппарата, пригодного для выработки решений на все случаи жизни. Исследование операций - это набор различных математических методов, объединенных общей задачей обоснования наилучших решений. Каждый из этих методов имеет свою область применения. Все эти дисциплины занимаются рассмотрением основной проблемы - научного анализа ряда возможных способов действия с целью нахождения такого из них, который в определенных условиях был бы наилучшим.

Методы исследования операций могут быть отнесены к четырем основным группам: аналитические, статистические, математического программирования, теоретико-игровые.

Принципиально важной особенностью применения методов исследования операций является то, что выработка и реализация решений невозможны без применения электронно-вычислительной техники. Главное то, что исследование операций и электронно-вычислительные машины придают выработанным решениям новый смысл. Они способны производить такие расчеты и в такой срок, которые без них оказываются вообще невыполненными.

Исследование операций, ориентированное на решение экономико-производственных задач, является базой для экономико-математических методов моделирования производственных процессов.

2.2. Методы принятия решений

Разработка управленческого решения предполагает использование определенного объема информации. Полнота исходной информации, в свою очередь, обусловливает разделение управленческих решений на решения, принимаемые в условиях определенности, риска и неопределенности.

Ярким примером принятия управленческого решения в условиях неопределенности является принятие решений о способе хранения временно свободных денежных средств домохозяйствами в условиях отрегулированных денежного и финансового рынков (в долларах или на депозитных счетах в банках).

Принятие решения в условиях неопределенности является наиболее сложной ситуацией в управленческой деятельности. Она требует от предпринимателя, менеджера не только обширных и глубоких знаний в области организации производства, предоставления услуг или иной предпринимательской деятельности, но и определенных навыков выведения ситуаций из состояния неопределенности.

Как считает Аралбаева Ф.З.[6], принимая решение в условиях неопределенности, следует руководствоваться правилом, которое гласит, что любое решение, разрабатываемое на основе даже поверхностного анализа или прогноза лучше решения, принимаемого спонтанно, наугад. В целях реализации данного правила менеджеры очень часто прибегают к помощи различных вариантов метода экспертного анализа и прогнозирования.

Приведем несколько общих критериев рационального выбора вариантов решений из множества возможных. Критерии основаны на анализе матрицы возможных состояний окружающей среды и альтер­натив решений.

Матрица, приведенная в Таблице 2, содержит: Аj — альтернативы, т. е. варианты действий, один из которых необходимо выбрать; Si — возможные варианты состояний окружающей среды; aij — элемент матрицы, обозначающий значение стоимости капитала, принимаемое альтернативой j при coстоянии окружающей среды i.

Для выбора оптимальной стратегии в ситуации неопределённости используются различные правила и критерии.

Таблица 2. Матрица решений.

Правило максимин (критерий Ваальда).

Согласно к.э.н. Деревянко П.М. [7], этим правилом из альтернатив aj выбирают ту, которая при самом неблагоприятном состоянии внешней среды, имеет наибольшее значение показателя. С этой целью в каждой строчке матрицы фиксируют альтернативы с минимальным значением показателя и из отмеченных минимальных выбирают максимальное. Альтернативе а* с максимальным значением из всех минимальных даётся приоритет.

Принимающий решение в этом случае минимально готов к риску, предполагая максимум негативного развития состояния внешней среды и учитывая наименее благоприятное развитие для каждой альтернативы.

По критерию Ваальда лица, принимающие решения, выбирают стратегию, гарантирующую максимальное значение наихудшего выигрыша (критерия максимина).

Правило максимакс

В соответствии с этим правилом выбирается альтернатива с наивысшим достижимым значением оцениваемого показателя. При этом ЛПР не учитывает риска от неблагоприятного изменения окружающей среды. Альтернатива находится по формуле:

а* = {аjmaxj maxi Пij }

Используя это правило, определяют максимальное значение для каждой строки и выбирают наибольшее из них.

Большой недостаток правил максимакса и максимина – использование только одного варианта развития ситуации для каждой альтернативы при принятии решения.

Правило минимакс (критерий Севиджа)

В отличие от максимина минимакс ориентирован на минимизацию не столько потерь, сколько сожалений по поводу упущенной прибыли. Правило допускает разумный риск ради получения дополнительной прибыли. Критерий Севиджа рассчитывается по формуле:

min max П = mini [ maxj (maxi Xij - Xij)]

где mini, maxj – поиск максимума перебором соответствующих столбцов и строк.

Расчёт минимакса состоит их четырёх этапов:

Находится лучший результат каждой графы в отдельности, то есть максимум Xij (реакции рынка).

Определяется отклонение от лучшего результата каждой отдельной графы, то есть maxi Xij – Xij. Полученные результаты образуют матрицу отклонений (сожалений), так как её элементы – это недополученная прибыль от неудачно принятых решений, допущенных из-за ошибочной оценки возможности реакции рынка.

Для каждой сточки сожалений находим максимальное значение. Выбираем решение, при котором максимальное сожаление будет меньше других.

Правило Гурвица

В соответствии с этим правилом правила максимакс и максимин сочетаются связыванием максимума минимальных значений альтернатив. Это правило называют ещё правилом оптимизма – пессимизма. Оптимальную альтернативу можно рассчитать по формуле:

а* = maxi [(1-α) minj Пji+ α maxj Пji]

где α- коэффициент оптимизма, α =1…0 при α =1 альтернатива выбирается по правилу максимакс, при α =0 – по правилу максимин. Учитывая боязнь риска, целесообразно задавать α =0,3. Наибольшее значение целевой величины и определяет необходимую альтернативу.

Правило Гурвица применяют, учитывая более существенную информацию, чем при использовании правил максимин и максимакс.

Таким образом, при принятии управленческого решения в общем случае необходимо:

- спрогнозировать будущие условия, например, уровни спроса;

- разработать список возможных альтернатив

- оценить окупаемость всех альтернатив;

- определить вероятность каждого условия;

- оценить альтернативы по выбранному критерию решения.

Метод системного анализа

Привлечение методов системного анализа необходимо прежде всего потому, что в процессе принятия решений приходится осуществлять выбор в условиях неопределённости.. Процедуры и методы системного анализа направлены именно на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределённости по каждому из вариантов.

Основой системного анализа считается общая теория систем и системный подход. Системный анализ, однако, заимствует у них лишь самые общие исходные представления и предпосылки [15]. В системном анализе тесно переплетены элементы науки и практики. Поэтому далеко не всегда обоснование решений с помощью системного анализа связано с использованием строгих формализованных методов и процедур; допускаются и суждения, основанные на личном опыте и интуиции.

Важнейшие принципы системного анализа сводятся к следующему:

- процесс принятия решений должен начинаться с выявления и чёткого формулирования конечных целей;

- необходимо рассматривать всю проблему как целое и выявлять все последствия и взаимосвязи каждого частного решения;

- необходимы выявление и анализ возможных альтернативных путей достижения цели;

- цели отдельных подразделений не должны вступать в конфликт с целями всей программы.

Центральной процедурой в системном анализе является построение обобщённой модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решения. Полученная модель исследуется с целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, степени чувствительности модели к различным нежелательным внешним воздействиям. Системный анализ опирается на ряд прикладных математических дисциплин и методов, широко используемых в современной деятельности управления: операций исследование, метод экспертных оценок, метод критического пути, очередей теорию и т. п. Техническая основа системного анализа - современные вычислительные машины и информационные системы.

Методологические средства, применяемые при решении проблем с помощью системного анализа, определяются в зависимости от того, преследуется ли единственная цель или некоторая совокупность целей, принимает ли решение одно лицо или несколько и т. д.

Системный анализ по своему характеру не связан с задачами получения научного знания в прямом смысле, но представляет собой лишь применение методов к решению практических проблем управления и преследует цель рационализации процесса принятия решений, не исключая из этого процесса субъективных моментов.

Метод экспертных оценок

В рамках кибернетики, теории управления, менеджмента и исследования операций стала развиваться самостоятельная дисциплина - теория и практика экспертных оценок.

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в количественной, частично в качественной форме. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают рабочую группу, которая и организует деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию.

Экспертные оценки бывают индивидуальные и коллективные. Индивидуальные оценки - это оценки одного специалиста. Экспертные оценки часто используются при выборе, например:

- набора проектов научно-исследовательских работ для финансирования из массы заявок,

- при выборе инвестиционных проектов для реализации среди представленных, и т.д.

Разработано много методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, в других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для лица принимающего решение.

Один из наиболее известных методов экспертных оценок - это метод "Дельфи". В 1960-х годах в США методом Дельфи назвали экспертную процедуру прогнозирования научно-технического развития.

В первом туре эксперты высказывают вероятные даты тех или иных будущих событий. Во втором туре каждый эксперт знакомился с прогнозами других. Если его прогноз сильно отличается от прогнозов основной массы, он поясняет свою позицию. Обычно его оценки меняются, приближаясь к средним значениям. Эти средние значения являются результатом для заказчика.

Немного отдельно от экспертных оценок работает метод сценариев, применяемый прежде всего для экспертного прогнозирования..

Метод сценариев - это метод, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий допускает возможность точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо, т.е. наглядно представлено и понятно.

При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:

- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;

- прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы.

Так как набор сценариев должен быть обозрим необходимо исключать различные маловероятные события - прилет инопланетян, падение астероида, и т.п. Создание набора сценариев - предмет экспертного исследования. Более того, эксперты оценивают вероятность реализации того или иного сценария.

При принятии решений на основе анализа ситуации, можно исходить из различных критериев, в том числе анализе результатов прогнозных исследований. Таким образом, можно рассчитывать, что ситуация сложится наихудшим, или наилучшим, или средним (в каком-либо смысле) образом.

Мозговой штурм - иной вариант экспертного оценивания. Организуется собрание экспертов. На таком мероприятии существует правило: нельзя критиковать предложения других. Первый этап заключается в высказывании своих мнений, записи на магнитофон, а второй этап мозгового штурма - анализ высказанных идей.

2.3. Разработка принятия решений методом «дерева решений»

Своевременная разработка и принятие правильного решения — главные задачи работы управленческого персонала любой организации. Непродуманное решение дорого стоит компании. На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение и т. д. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности и когда каждое решение зависит от исхода предыдущего решения, то применяют схему, называемую деревом решений [11].

Дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений — это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

Дерево решений — это графическое изображение процесса принятия решений, в котором отражаются альтернативные решения, состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для всех комбинаций альтернатив и состояний среды.

Рисуют деревья слева направо. Места принятия решения обозначают квадратами □, места появления исходов — кругами, возможные решения — пунктирными линиями ------, возможные исходы — сплошными линиями —.

Для каждой альтернативы мы считаем ожидаемую стоимостную оценку (EMV) — максимальную из сумм оценок выигрышей, умноженных на вероятность реализации выигрышей, для всех возможных вариантов.

Рассмотрим пример компании на основе статьи Кириакоса Влахоса [13], рассматривающей вопрос о строительстве завода. Так возможны три варианта действий.

A. Построить большой завод стоимостью M1 = 700 тысяч долларов. При этом варианте возможны большой спрос (годовой доход в размере R1 = 280 тысяч долларов в течение следующих 5 лет) с вероятностью p1 = 0,8 и низкий спрос (ежегодные убытки R2 = 80 тысяч долларов) с вероятностью р2 = 0,2.

Б. Построить маленький завод стоимостью М2 = 300 тысяч долларов. При этом варианте возможны большой спрос (годовой доход в размере T1= 180 тысяч долларов в течение следующих 5 лет) с вероятностью p1 = 0,8 и низкий спрос (ежегодные убытки Т2 = 55 тысяч долларов) с вероятностью р2 = 0,2.

B. Отложить строительство завода на один год для сбора дополнительной информации, которая может быть позитивной или негативной с вероятностью p 3 = 0,7 и p4 = 0,3 соответственно. В случае позитивной информации можно построить заводы по указанным выше расценкам, а вероятности большого и низкого спроса меняются на p 5 = 0,9 и р6 = 0,1 соответственно. Доходы на последующие четыре года остаются прежними. В случае негативной информации компания заводы строить не будет. Все расчеты выражены в текущих ценах.

Рисунок 1.

Нарисовав дерево решений, определим наиболее эффективную последовательность действий, основываясь на ожидаемых доходах.

Ожидаемая стоимостная оценка узла А равна ЕМ V(А) = 0,8 х 1400 + 0,2 х (-400) — 700 = 340.

EMV( B) = 0,8 х 900 + 0,2 х (-275) — 300 = 365.

EMV( D) = 0,9 x 1120 + 0,1 x (-320) — 700 = 276.

EMV(E) = 0,9 x 720 + 0,1 х (-220) — 300 = 326.

EMV(2) = max {EMV( D), EMV( E)} = max {276, 326} = 326 = EMV( E). Поэтому в узле 2 отбрасываем возможное решение «большой завод».

EMV( C) = 0,7 x 326 + 0,3 x 0 = 228,2.

EMV(1) = max {ЕМ V( A), EMV(B), EMV( C)} = max {340; 365; 228,2} = 365 = EMV( B).

Поэтому в узле 1 выбираем решение «маленький завод». Исследование проводить не нужно. Строим маленький завод. Ожидаемая стоимостная оценка этого наилучшего решения равна 365 тысяч долларов.

Таким образом, можно, воспользовавшись методом «Деревом решений», далее определить пути развития, сравнивая между собой новые альтернативы с помощью этого же метода.

Заключение

В данной работе мы изучили методы разработки управленческих решений в условиях неопределенности такие, как системный анализ, метод экспертных оценок, «дерево решений», правило максимакс, критерий Севиджа и правило Гурвица.

Мы изучили понятия неопределенности и риска и выяснили разницу между ними. Риск- это ситуация, в которой люди не знают точно, что случится, но представляют вероятность каждого из этих исходов. А неопределённость же означает недостаток информации о вероятных будущих событиях. Обычно неопределенность связывают с разработкой управленческих решений, а риск - с реализацией управленческих решений.

Также было приведено определение решения и дана классификация решений. Итак, решение — один из необходимых моментов волевого действия и способов его выполнения. Этот процесс заканчивается принятием решения. Принятие решения в условиях неопределенности является наиболее сложной ситуацией в управленческой деятельности.

При быстроразвивающейся экономике, нововведениях в управлении стоит уделить особое внимание дальнейшим разработкам методов, применительно к ситуациям неопределенности так, чтобы на практике люди руководствовались в основном не только интуицией, как в наше время, но и обоснованным анализом и методами. Необходимо научиться рассчитывать наилучшие решения, а не предугадывать их, основываясь на субъективных факторах.

Список литературы

1) Вентуель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология, М: Наука, 1988

2) Друри К. Управленческий и производственный учет. Вводный курс, М: Юнити-Дана, 2007

3) Фатхутдинов Р.А. Экономика предприятия. М, «Юнити», 2000

4) Шмалин Г. Основы проблемы экономики предприятия: Пер.с нем.-М.:2006.-312с.

5) Мескон М., Альберт М., Хедору Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ., М: «Дело ЛТД», 1994

6) Аралбаева Ф.З, Карабанова О. Г., Круталевич-Леваева М. Г. Риск и неопределенность в принятии управленческих решений // Вестник ОГУ. - 2002, вып. 4//http://www.aup.ru/books/m87/2_2.htm

7) Деревянко П.М. Оценка проектов в условиях неопределенности // http://www.cfin.ru/finanalysis/invest/fuzzy_analysis.shtml

8) Найт Ф., Дебора Дж. Притти Философия риска, стоимость компаний и ее руководитель// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. – 15с.

9) Тычинский А.В. Управление инновационной деятельностью компаний:
современные подходы, алгоритмы, опыт, Таганрог: ТРТУ, 2006 - http://www.aup.ru/books/m87/2_1.htm

10) Переведено Юдинцева С.П. с Cowles Foundation Paper 51

Econometrica/ /Journal of Economic Society, Vol.19, No.4, October,1991

«Alternative approaches to the theory of choice in risk-taking situations» Kenneth J.Arrow - http://www.riskland.ru/links/

11) Chris Lewin «Измерение риска» Оттачивая искусство вероятного// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. – 27с.

12) Christoph Н. Loch, Arnd Huchzermeier Прячась за риском из страха инноваций// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. –31с.

13) Кириакос Влахос Инструменты выработки связанных с риском решений// Менеджмент, риски и кризис. – 2009. – Сентябрь. – 47с.

14) Разработка управленческого решения в условиях неопределённости и риска [электронный ресурс] http://elearn.oknemuan.ru/?p=1&id=9

15) Системный анализ Б.Г. Юдин [электронный ресурс]: http://www.cultinfo.ru/fulltext/1/001/008/102/641.htm