Логические методы принятия решений.

Можно выделить следующие методы принятия управленческих решений:

Спонтанный метод базируется на эмоциях самого менеджера. Эмоциональные решения – не самые продуманные, их следует избегать. Как правило, это решения поспешные, непродуманные, о которых впоследствии можно сожалеть.

Интуитивный метод принятия управленческих решений базируется на ощущениях и относится к весьма специфическим методам принятия решений. Ощущения являются весьма личностными, субъективными, малопонятными и малоприемлемыми для сторонних наблюдателей. Эффективными такие решения могут быть у людей с врожденной интуицией. Менеджер обращается к интуитивному методу в тех ситуациях, когда отсутствует необходимая информация и когда нет надежды на ее получение или на своевременное получение, т.е. когда менеджер не в состоянии «включить» процесс рационального (логического) мышления. К принятию решений с помощью интуиции могут обратиться те менеджеры, которым свойственна интуиция.

Следовательно, метод принятия решений на основе суждения представляет собой выбор, базирующийся или на накопленных менеджером знаниях, или на имеющемся личном опыте. На этой основе у менеджера зарождается стереотип действий по принятию решения в отношении разных блоков схожих ситуаций. Однако в такой позиции менеджера может крыться и некоторая опасность автоматизм действий, выработанный им, может помешать ему обратиться к необходимости рассмотрения альтернативных вариантов решения при изменившихся обстоятельствах, хотя ситуация сама по себе остается той же.

Бинарный метод принятия решений – это действие, основанное на анализе двух альтернатив, каждая из которых характеризуется высокой степенью неопределенности и риска и вынужденностью выбора в пользу одной из имеющихся альтернатив.

В таком случае существуют только две альтернативы, и выбор можно осуществить в пользу только одной из них, а точнее необходимо сделать выбор между «да» и «нет». При возникновении подобной ситуации обращение к бинарному решению не только оправданно, но и объективно естественно. При этом сама процедура принятия решения строится по схеме принятия рационального решения: необходимо осуществить анализ каждой из возможных альтернатив точно так же, как в случае с рациональным решением фиксировать при этом действия, которые необходимо совершить, чтобы открыть филиал. Только после осмысления всех этапов можно принять эффективное решение.

Хотя и редко (по сравнению с другими), но в управленческой практике вполне может возникнуть потребность в обращении к многовариантному (многоальтернативному) решению. Многовариантное решение, таким образом, представляет собой выбор в пользу какой-то одной из множества альтернатив через фиксацию определенных и конкретных критериев и оценку таких критериев применительно к каждой из рассматриваемых альтернатив.

Обращение к поисковому методу принятия решений (инновационному решению) означает для менеджера переключение с рационального на творческое мышление, поскольку инновационное peшение предполагает отсутствие готовых альтернатив, служащих основой выбора при рациональных методах принятия решений. Инновационное решение означает «озарение» менеджера, осуществление им открытия, поскольку такие менеджеры оказываются в ситуации, когда они вынуждены выработать новые, более эффективные пути разрешения возникшей проблемы или достижения результата.

Чаще всего процедура принятия инновационного решения базируется на использовании метода оптимизации критериев (МОК). Основообразующей идеей МОК выступает предположение, что комбинирование лучших характеристик, черт известных менеджеру альтернатив может привести к более эффективному решению (инновационному решению). Содержание метода оптимизации критериев сводится к тому, что вначале моделируется искомый, т.е. желательный результат, который раскладывается на отдельные составляющие, называемые критериями. Эти составляющие именуются критериями для конструирования, поскольку дальнейшие управленческие действия состоят как раз в конструировании или моделировании процессов и процедур (т.е. конкретных действий или блоков действий), применение которых привело бы к достижению каждой из выделенных составляющих искомого результата и результата в целом.

Если то же самое попытаться выразить по-иному, то управленческие действия в таком случае сводятся к тому, что вниманию менеджера представляется каждая составляющая результата, т.е. каждый критерий, и менеджер разрабатывает и принимает отдельное решение применительно к способу обеспечения достижения в практической деятельности каждого зафиксированного критерия.

Для принятия оптимальных решений применяются следующие методы:

Платежная матрица – один из методов статистической теории решений, оказывающий помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Особенно полезен в ситуации, когда руководитель должен установить, какая из стратегий в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются. Если событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизменно будет другим. В целом платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними.

2.То, что может случиться, с полной определенностью неизвестно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности имеют место.

Кроме того, руководитель должен иметь возможность объективно оценить вероятность релевантных событий и рассчитать ожидаемое значение такой вероятности.

Вероятность прямо влияет на определение ожидаемого значения – основного понятия платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта – это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности.

Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без труда может выбрать наиболее оптимальный вариант.

Дерево решений – метод науки управления – схематичное представление проблемы принятия решений – используется для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов.

Метод дерева решений может применяться как в ситуациях, в которых применяется платежная матрица, так и в более сложных ситуациях, в которых результаты одного решения влияют на последующие решения, т.е. дерево решений – удобный метод для принятия последовательных решений.

Методы прогнозирования. Прогнозирование – метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Результат качественного прогнозирования может служить основой планирования.

Прогнозирование – одна из основных составляющих управленческого процесса. Без прогнозирования, без представления об ожидаемом ходе развития событий невозможно принятие эффективного управленческого решения.

Все типы прогнозов используют различные методы прогнозирования. Методы прогнозирования включают в себя:

История предсказывания, учение «мантика» – учение о предсказаниях грядущих событий посредством земных событий, астрология, основывающая свои заключения на расположении небесных тел (вспомнить Нострадамуса).

Прогнозирование как наука стало формироваться к середине XX в.

Существуют различные разновидности прогнозов: экономические прогнозы, прогнозы развития технологии, прогнозы развития конкуренции, прогнозы на основе опросов и исследований, социальное прогнозирование. Все типы прогнозов используют различные методы прогнозирования. Методы прогнозирования включают в себя:

Неформальные методы включают в себя следующие виды информации:

• Вербальная информация – это наиболее часто используемая информация для анализа внешней среды. Сюда относят информацию из радио- и телепередач, от поставщиков, от потребителей, от конкурентов, на различных совещаниях и конференциях, от юристов, бухгалтеров и консультантов. Данная информация очень легко доступна, затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Однако она очень изменчива и нередко неточна.

• Письменная информация – это информация из газет, журналов, информационных бюллетеней, годовых отчетов. Эта информация обладает теми же достоинствами и недостатками, что и вербальная информация.

Количественные методы прогнозирования используются, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которая может продолжиться и в будущем, и когда достаточно информации для выявления таких тенденций.

− Анализ временных рядов. Он основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение к оценке будущего. Проводится с помощью таблицы или графика.

− Причинно-следственное (казуальное) моделирование. Наиболее математически сложный количественный метод прогнозирования. Используется в ситуациях с более чем одной переменной. Казуальное моделирование – прогнозирование путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Из казуальных прогностических моделей самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики.

Качественные методы прогнозирования подразумевает прогнозирование будущего экспертами. Существует четыре наиболее распространенных метода качественного прогнозирования:

1. Мнение жюри – соединение и усреднение мнений экспертов в релевантных сферах. Неформальная разновидность данного метода – «мозговой штурм».

2. Совокупное мнение сбытовиков. Мнение дилеров или предприятий сбыта очень ценно, так как они имеют дело непосредственно с конечными потребителями и знают их потребности.

3. Модель ожидания потребителя – прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации.

4. Метод экспертных оценок. Представляет собой процедуру, позволяющую группу экспертов приходить к согласию. По данному методу эксперты из различных областей заполняют опросник по данной проблеме. Затем им дают опросники, заполненные другими экспертами, и просят пересмотреть свое мнение либо аргументировать первоначальное.

Процедура проходит 3-4 раза, пока в результате не будет выработано общее решение. Причем все опросники анонимны, как и анонимны сами эксперты, т.е. эксперты не знают, кто еще входит в группу.

Рассмотрим следующие виды прогнозирования. Технологическое прогнозирование подразделяется на изыскательное (поисковое) и нормативное.

В основе изыскательного прогнозирования лежит ориентация на представляющиеся возможности, установление тенденций развития ситуации на основании имеющейся при разработке прогноза информации. Изыскательному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве технологий от низкого уровня к более высокому, т.е. от средств и возможностей к потребностям и целям (например, прогнозирование в электронике, т.е. последовательное перемещение технологий из локальной сети во всемирную сеть).

В нормативном прогнозировании характерным является подход к разработке прогноза, исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемый период.

К числу методов нормативного прогнозирования относится метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередного выполнения поставленных целей. Матрицы используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. Матрицы позволяют структурировать мышление и четко осмысливать конечное использование результатов деятельности.

В инструментарий нормативного прогнозирования входят методы построения дерева целей.

Каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он ненулевой. Определяются цели, например, повышение качества продукции и распределение объемов производства. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент.

Очень важно при разработке прогноза отличать количественную и качественную информацию.

Количественная информация – если достаточно надежна, обладает тем преимуществом, что позволяет использовать точные математические методы и модели и определять тенденции развития ситуации с определенной точностью с возможными погрешностями и т.д.

К сожалению, количественная информация не всегда бывает надежной. Но круг проблем, для которых можно применить математические методы и модели гораздо уже, чем ситуации требующие принятия решений. При разработке прогноза к числу ситуаций, имеющих качественную информацию, относятся данные в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценка получена с помощью вербальных или вербально-числовых шкал, и имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантов и т.д.

В связи с этим в последние годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное на работу не только с количественной информацией, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов.

Экспертное прогнозирование представляет реализацию следующих этапов:

2) анализ информации, внутренних и внешних условий;

3) определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий;

6) априорная и апостериорная оценка качества прогноза;

7) контроль хода реализации и корректировка прогнозов.

Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных рядов — статистических данных об интересующем нас объекте.

В основе экстраполяционных методов — предположение о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем.

При этом, естественно, должны быть сделаны соответствующие поправки с учетом возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.

К числу кривых, достаточно адекватно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, относится экспонента.

К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании [6], можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований

Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности для страховых компаний.

Кривые Перла и Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как возрастание коэффициента полезного действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций,

Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.

Многие из упомянутых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются рассмотренные нами кривые

При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели.

Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирующей функции и определения

В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.

Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность

Регрессионные модели обладают и определенными недостатками. В частности, есть проблемы с корректным определением периода прогнозирования, вида экстраполяционной кривой, а самое главное — далеко не всегда в будущем сохраняются закономерности, имевшие место в прошлом.

Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса, с учетом его особенностей и ограничений и принятых гипотез о его будущем

При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые оказывали большее влияние на развитие

Если при прогнозировании рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то в зависимости от характера прогнозируемых событий можно большую весомость придавать значениям прогнозируемых показателей, менее удаленным от момента прогнозирования по шкале времени, и т. д.

Может быть, например, учтен и тот факт, что нередко при прогнозировании оценки экспертов относительно близкого будущего могут отличаться излишним оптимизмом, а оценки

относительно более отдаленного будущего — излишним пессимизмом.

Может дополнительно учитываться характер корреляции между событиями.

Если в прогнозируемом процессе может участвовать несколько различных технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей экспертной кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих отдельным технологиям.

Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...

Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: