Каталог :: Маркетинг

Курсовая: Анализ управленческих решений

     В условиях рыночной экономикистепень неопределенности экономического
поведения субектов рынка достаточно высока . Всвязи с этим большое практическое
значение приобретают методы перспективного анализа , когда нужно принимать
управленческие решения, оценивая возможные ситуации и делая выбор из нескольких
альтернативных вариантов .
     Теоритически 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 аоличество возможных ситуаций (вариантов)
и их исходы . Нужно аыбрать 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 :
     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 прогно коэфициент дисконтирования
зируемый денежный поток по годам , то i-й элемент приведенного денежного потока
Рi рассчитывается по формуле :
                               Pi = Fi / ( 1+ r ) i                
     где r- коэфициент дисконтирования.
     Назначение коэфициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности
будующих 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 будующих доходов , ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом
случае коэфициент 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 ) :
· расчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка ) , IC ;
· оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам Fi ;
· устанавливается значение коэфициента дисконтирования , r ;
· определяются элементы приведенного потока , Pi ;
· расчитывается 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 :
· расчитывается 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 - обьем выпуска продукции i -
го пункта производства , bj - обьем потребления j - го пункта потребления .
Рассматривается наиболее простая , так называемая “закрытая задача ” , когда
суммарные обьемы производства и потребления равны . Пусть cij - затраты на
перевозку еденицы продукции . Требуется найти наиболее рациональную схему
прикрепления поставщиков к потребителям , минимизирующую суммарные затраты по
транспортировке продукции . Очевидно , что число альтернативных вариантов сдесь
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 обьекта 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 . 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 переудов известна вероятность
появления бракованной детали ) ;
     в) субьективными 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 обьекта 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 еденицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов :

Постоянные расходы

Операционный доход на еденицу 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 едениц с вероятностью 0 . 4 х2 = 2000 едениц с вероятностью 0 . 6 Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода : 1200 20 * 1200 - 15000 = 9000 М 0.4 0.6 2000 20 * 2000 - 15000 = 25000 а1 а2 1200 24 * 1200 - 21000 = 7800 0.4 М2 0.6 2000 24 * 2000 - 21000 = 27000 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 алгоритмыанализа применяются достаточно редко . 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 .