Неопределенности в среде принятия управленческих решений

Неопределенность – это свойство объекта, выражающееся в его неотчетливости, неясности, необоснованности, приводящее к недостаточной возможности для лица, принимающего решение, осознания, понимания, определения его настоящего и будущего состояния.

Риск – это возможная опасность, действие наудачу, требующее, с одной стороны, смелости в надежде на счастливый исход, с другой – учета математического обоснования степени риска.

Практика принятия решений характеризуется совокупностью условий и обстоятельств (ситуацией), создающих те или иные отношения, обстановку, положение в системе принятия решений. Учитывая количественные и качественные характеристики информации, находящейся в распоряжении лица, принимающего решения, можно выделить решения, принимаемые в условиях:

- определенности (достоверности);

- неопределенности (ненадежности);

- риска (вероятностной определенности).

В условиях определенности лица, принимающие решения, достаточно точно определяют возможные альтернативы решения. Однако на практике трудно оценить факторы, создающие условия для принятия решений, поэтому ситуации полной определенности чаще всего отсутствуют.

Источниками неопределенности ожидаемых условий в развитии предприятия могут служить поведение конкурентов, персонала организации, технические и технологические процессы и изменения конъюнктурного характера. При этом условия могут подразделяться на социально-политические, административно-законодательные, производственные, коммерческие, финансовые. Таким образом, условиями, создающими неопределенность, являются воздействия факторов внешней к внутренней среды организации. Решение принимается в условиях неопределенности, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. Это должно иметь место, когда требующие учета факторы настолько новы и сложны, что насчет них невозможно получить достаточно релевантной информации. В итоге вероятность определенного последствия невозможно предсказать с достаточной степенью достоверности. Неопределенность характерна для некоторых решений, которые приходится принимать в быстро меняющихся обстоятельствах. Наивысшим потенциалом неопределенности обладает социокультурная, политическая и наукоемкая среда. Решения министерства обороны о разработке исключительно сложного нового оружия зачастую изначально неопределенны. Причина в том, что никто не знает – как будет использовано оружие и произойдет ли это вообще, а также какое оружие может применить противник. Поэтому министерство часто не в состоянии определить, будет ли новое оружие действительно эффективным к тому времени, когда оно поступит в армию, а это может произойти, например, через пять лет. Однако на практике очень немногие управленческие решения приходится принимать в условиях полной неопределенности.

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. Руководитель сочетает эту дополнительную информацию и анализ с накопленным опытом, способностью к суждению 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 ситуации риска можно, используя теорию вероятности, рассчитать вероятность того или иного изменения среды, в ситуации неопределенности значения вероятности получить нельзя.

Неопределенность проявляется в невозможности определения вероятности наступления различных состояний внешней среды из-за их неограниченного количества и отсутствия способов оценки.

Критерии рисков

Методы оценки риска

Критерий Вальда (или критерий «максимина») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается альтернатива, которая из всех самых неблагоприятных ситуаций развития события (минимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из минимальных значений.

Критерий «максимакса» предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых благоприятных ситуаций развития событий (максимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из максимальных значений.Критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий») позволяет руководствоваться при выборе рискового решения в условиях неопределенности некоторым средним результатом эффективности, находящимся в поле между значениями по критериям «максимакса» и «максимина» (поле между этими значениями связано посредством выпуклой линейной функции). Оптимальная альтернатива решения по критерию Гурвица определяется на основе следующей формулы:

Ai = a´Эmaxi + (1-a)´ Эmaxi (1)

где Ai - средневзвешенная эффективность по критерию Гурвица для конкретной альтернативы;

a - альфа-коэффицент, принимаемый с учетом рискового предпочтения в поле 0 до 1(значения, приближающиеся к нулю, характерны для субъекта, не склонного к риску; значение 0,5 характерно для субъекта, нейтрального к риску; значения, приближающиеся к единице, характерны для субъекта склонного к риску);

Эmaxi - максимальное значение эффективности по конкретной альтернативе;

Эmini - минимальное значение эффективности по конкретной альтернативе.

Критерий Сэвиджа (критерий потерь о минимакса») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь по каждому из возможных решений.

Критерий математического ожидания отождествляет риск с математическим ожиданием потерь, которые могут произойти в результате выбранного решения. Исходя из этого для оценки альтернатив определяется значение математического ожидания как средневзвешенного значения всех возможных результатов. Математическое ожидание определяется по формуле

(2)

где xi - возможный результат, а ri - вероятность возможного результата.

При этом критерий математического ожидания оказывается несостоятельным для оценки единичных и неидентичных рисков.

Критерий среднего отклонения (критерий изменчивости). Одним из критериев, позволяющих одновременно учитывать размер ожидаемого дохода и величину его колебимости, является критерий среднего отклонения (критерий изменчивости), который преложил Х. Марковиц. Он признает значение математического ожидания в оценке неопределенных альтернатив при условии дополнения его категорией риск. Данный критерий рассчитывается по формуле:

(3)

В приведенной формуле риск измеряется дисперсией.

Критерий соблюдения осторожности. Данный метод оценивает альтернативы путем взвешивания риска дохода, при этом уровень риска измеряется не с помощью отклонения, а путем соотнесения конечного благосостояния с допустимым уровнем риска. Критерий оценивается по формуле:

(4)

где wt - конечное благосотояние, включающее начальное благосостояние w0 и выигрыша х;

а - наименьшее значение, которое может принимать wt,

t - допустимый уровень риска.

Для расчета приведенных выше критериев необходимо количественно оценить сам риск. Оценка риска предполагает определение следующих его параметров: вероятности наступления случая потерь и размера возможного ущерба от него.

Количественная оценка параметров риска предполагает его оценку в абсолютном и относительном выражении.

Критерий Стодолы (Гурвица)

Этот критерий является следствием из предыдущего и формулируется следующим образом: Линейная система устойчива, если все коэффициенты характеристического полинома положительны.

То есть, передаточная функция из примера по критерию Стодола соответствует устойчивой системе.

Критерий Гурвица, как и критерий Стодола, определяет устойчивость по характеристическому полиному системы без непосредственного вычисления его корней. Однако критерий Стодола является необходимым критерием устойчивости, но не является достаточным. То есть, если по критерию Стодола система неустойчива, то она действительно является неустойчивой, если по критерию система устойчива, то для подтверждения ее устойчивости требуются дополнительные расчеты. Например, характеристический полином

s³ + s² + 2s + 8 (5)

по критерию Стодола соответствует устойчивой системе, однако корни этого полинома равны s₁ = -2, s_2,3 = 0,5 ± j×1,94. То есть система фактически является неустойчивой, хотя коэффициенты полинома положительны.

Критерий Гурвица дает необходимое и достаточное условие устойчивости линейных систем.

Исходной информацией для данного критерия является характеристический полином системы: разомкнутой A(s) или замкнутой D(s) – в зависимости от того, какая система анализируется.

Для определения устойчивости по Гурвицу строится матрица таким образом, чтобы по главной диагонали были расположены коэффициенты ХПЗС с a_n+1 по a₀. Справа и слева от нее записываются коэффициенты с индексами через 2 (a₀, a₂, a₄… или a₁, a₃, a₅ …). Тогда для устойчивой системы необходимо и достаточно, чтобы определитель и все главные диагональные миноры матрицы были больше нуля.

Если хотя бы один определитель будет равен нулю, то система будет находиться на границе устойчивости.

Если хотя бы один определитель будет отрицателен, то система неустойчива независимо от числа положительных или нулевых определителей.

Критерий Лапласа

Критерий Лапласа опирается на принцип недостаточного основания, который гласит, что, поскольку распределение вероятностей состояний P(si) неизвестно, нет причин считать их различными. Следовательно, используется оптимистическое предположение, что вероятности всех состояний природы равны между собой, т.е. P{s1} = P{s2} =... = P{sn} = 1/n. Если при этом v(аi, sj) представляет получаемую прибыль, то наилучшим решением является то, которое обеспечивает

(6)

Если величина v(аi, sj) представляет расходы лица, принимающего решение, то оператор "max" заменяется на "min".

Это критерий максимизации среднего ожидаемого дохода. Критерий Байеса называется также критерию максимума среднего выигрыша.

Как известно, математическое ожидание М (Qi) случайной величины Qi представляет собой средний ожидаемый доход, который сказывается также Qi можно найти по формуле (7):

М(Q)= (7)

Для каждой стратегии Аi (i-го варианта решения) следует рассчитать средний ожидаемый доход (математическое ожидание) по формуле (8), и в соответствии с критерием Байеса следует выбирать вариант (стратегию Аi), для которого достигается наибольшее значение:

max М(Qi)=max (8)

Критерий Байеса используют в ситуации, в которой принимается решение, задовальняе следующим условиям:

- вероятность появления состояния Пj известна и не зависит от времени; принято решение теоретически допускает бесконечную большое количество реализаций;

- допускается некоторый риск при малых числах реализаций.

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычис­лить, когда этот...

Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом...

ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...

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