Аналіз релевантної інформації для прийняття управлінських рішень

    Гіринг  за період з 2007 р. по 2009 р. дорівнює 1, що є оптимальним значенням в період економічного спаду. Коефіцієнт оборотності активів показує, що у 2009 р. на кожну вкладену інвестором гривню припадає 20 грн. обсягу реалізації, на відміну від від'ємного значення показника у 2007 р.. Розмір необоротних активів зменшився з 882800 грн. у 2007 р. до 725000 грн. у 2009 р..  Коефіцієнт поточної ліквідності свідчить про те, що за весь досліджуваний період підприємство є неліквідним, але цей коефіцієнт має тенденцію до зростання. Коефіцієнт швидкої ліквідност  зріс з 0,51 до 0,69, тобто 69% заборгованостей можуть бути погашені в короткий термін за рахунок оборотних засобів,  якщо запаси неможливо перенести в готівку. Період оборотності дебіторської заборгованості зріс з 65 дн в у 2007 р. до 73 дн в у 2009 р. - це означає, що дебітори погашають свою заборгованість в середньому через 73 дні. Період оборотності кредиторської заборгованості також зріс: з 102 днів до 118, тобто підприємство оплачувало пред'явлені рахунки кредиторів в середньому через 118 днів. Коефіцієнт оборотності запасів збільшився з 19 за 2007 р. до 27 за 2009 р.: чим вищим є цей показник, тим менший розмір грошових коштів, вкладених в запаси підприємства. Грошові кошти, в свою чергу, зменшились з 65500 грн. до 4000 грн. за 2007 р. та 2009 р. відповідно.

    Провівши  відповідні розрахунки можемо схематично зобразити модель:

Рис.2. «Дерево прибутку»  підприємства за період 2007-2009 рр.

    Підприємство  у 2009 р. порівняно з попередніми стало прибутковим. Загалом показники діяльності підприємства та фінансові коефіцієнти свідчать про тенденцію до покращення діяльності  та стану підприємства. 

2.2.  Аналіз діяльності  підприємства з  використанням моделі  «Дерева рішень»

    Дерево  рішень - це модель, подана в графічній  формі. На графік наносяться всі кроки, які необхідно розглянути, оцінюючи різні альтернативи. Дерево рішень підкреслює два основних моменти: використання інформації, придбаної в процесі  підготовки до ухвалення рішення  і усвідомлення послідовного характеру  процесу ухвалення рішення. Таким  чином, дерево рішень - це графічна схема  того, до якого вибору в майбутньому  приведе нас прийняте сьогодні рішення.

    Дерево  рішень дає можливість уявити, наскільки  піддається кількісній оцінці те чи інше явище в умовах суб´єктивного  прийняття непрограмованих рішень.

    Ще  один спосіб представлення дерева рішень - це намалювати його різні галузі, як розвилки на дорозі. Менеджери використовують цю технологію, щоб оцінювати шляхи, уздовж яких будуть прийматися різноманітні серії рішень. Потім, за допомогою  вивчення альтернативних шляхів, вони намагаються визначити, який з них  має найбільші переваги і яким треба йти.

    1. Менеджер думає про можливі  дії, що будуть випливати за  прийняттям будь-якого варіанта  рішення.

    2. У результаті цих дій можуть  наступити чи не наступити  ті чи інші події. Менеджер  для себе задає імовірність  настання кожної з цих подій.  Сума цих ймовірностей повинна  дорівнювати 1 чи 100%.

    3. Менеджер оцінює очікуваний ефект  кожної можливої дії, припускаючи,  що кожна подія настала.

    4. Підрахувавши очікуваний доход,  менеджер оцінює місячний прибуток, отриманий від постачання продукту  на кожний з ринків окремо. Розрахунок включає очікуваний  ефект, помножений на відповідну  імовірність настання. Зрештою, доход  від усіх можливих дій підраховується, і на базі цього приймається  рішення.

    Менеджери, що стоять перед такою проблемою, повинні не тільки вирішити, на який ринок представити свій товар  у першу чергу, вони повинні також  вирішити, чи варто взагалі виходити на другий ринок. Кожна «галузь» дерева показує можливу послідовність рішень і відповідних їм дій.

    Реальні ж ситуації, що вимагають рішення, звичайно, більш суб´єктивні. Можливо, одна з представлених альтернатив  не досягне своєї мети. Можливо, ми будемо мати дві альтернативи, що дають  однаковий ефект. Крім того, менеджери  повинні усвідомлювати, що можуть виникнути  негативні наслідки того чи іншого рішення, хоча на папері воно виглядає відмінно. Зрештою особі, що приймає  рішення, необхідно пам´ятати, що «очікуваний  доход» - це математичний компроміс, він  рідко відповідає тому результату, що виходить насправді.

    Метод дерева рішень передбачає графічну побудову різних варіантів дій, які можуть бути здійснені для вирішення  існуючої проблеми (рис. 2).

      Рис. 3. Графік "дерева рішення" у задачі інвестування коштів фірми

    Компоненти  графіку “дерева рішень”:

    три поля, які можуть повторюватися в  залежності від складності самої  задачі:

    а) поле дій (поле можливих альтернатив). Тут перераховані всі можливі  альтернативи дій щодо вирішення  проблеми;

    б) поле можливих подій (поле ймовірностей подій). Тут перелічені можливі ситуації реалізації кожної альтернативи та визначені імовірності виникнення цих ситуацій;

    в) поле можливих наслідків (поле очікуваних результатів). Тут кількісно охарактеризовані наслідки (результати), які можуть виникнути  для кожної ситуації;

    три компоненти:

    а) перша точка прийняття рішення. Вона звичайно зображена на графіку  у вигляді чотирикутника та вказує на місце, де повинно бути прийнято остаточне рішення, тобто на місце, де має бути зроблений вибір курсу  дій;

    б) точка можливостей. Вона звичайно зображується у вигляді кола та характеризує очікувані  результати можливих подій;

    в) "гілки дерева". Вони зображуються лініями, які ведуть від першої точки  прийняття рішення до результатів  реалізації кожної альтернативи.

    Ідея  методу "дерева рішень" полягає  у тому, що просуваючись гілками  дерева у напрямку справа наліво (тобто  від вершини дерева до першої точки  прийняття рішення):

    а) спочатку розрахувати очікувані  виграші по кожній гілці дерева;

    б) порівнюючи ці очікувані виграші, зробити  остаточний вибір найкращої альтернативи.

    Використання  цього методу передбачає, що вся  необхідна інформація про очікувані  виграші для кожної альтернативи та імовірності виникнення всіх ситуацій була зібрана заздалегідь.

    Метод "дерева рішень" застосовують на практиці у ситуаціях, коли результати одного рішення впливають на подальші рішення, тобто, для прийняття послідовних  рішень.

     Часто при побудові дерева рішень виникають складні дерева, які “переповнені даними”, мають багато вузлів і гілок. Такі “гіллясті” дерева досить важко зрозуміти. До того ж гіллясте дерево, що має багато вузлів, розбиває множину на все більшу кількість підмножин, що складаються з все меншої кількості об'єктів.

     Набагато  краще мати дерево, що складається з малої кількості вузлів, яким би відповідала велика кількість об'єктів. Для розв'язання цієї проблеми часто застосовується відсікання гілок. Спрощуючи вже побудоване дерево, відсікаються або замінюються піддеревом ті гілки, які не призведуть до зростання помилки.

     У більшості практичних завдань ця методика дає позитивні результати, що дозволяє говорити про правомірність  її використання.

     Незважаючи  на те, що базові концепції методу автоматичного  аналізу даних сформувалися в  середині XX ст., досі дерева рішень застосовуються набагато рідше, ніж вони того заслуговують.

     У загальному випадку використання даного методу передбачає виконання наступних кроків:

     1) для кожного моменту часу t визначають  проблему та всі можливі варіанти  подальших подій;

     2) відкладають на дереві відповідну  проблемі вершину й вихідні  з неї дуги;

     3) кожній вихідній дузі приписують  її грошову й імовірнісну оцінки;

     4) виходячи із значень всіх вершин  і дуг, розраховують імовірне значення критерію чистого дисконтованованого доходу (ЧДД);

     5) проводять аналіз імовірнісних  розподілів отриманих результатів.

     Серед незаперечних достоїнств дерев рішень можна виділити:

     швидкий процес представлення даних у  сферах, де експерту важко формалізувати свої знання;

     інтуїтивно  зрозумілу класифікаційну модель;

     високу  точність класифікації;

     можливість  побудови непараметричних моделей.

     Внаслідок цих і багатьох інших причин дерева рішень є важливим інструментом в роботі кожного фахівця, що займається аналізом даних.

     Незважаючи  на наглядність, метод враховує тільки ті дії, які збирається здійснити  підприємець, і ті виходи, які з  його точки зору можуть мати місце. 
 
 

 

    

    Розділ 3. Аналіз релевантної  інформації для прийняття  управлінських рішень

    3.1 Процес прийняття  управлінського рішення

    Значну  частину робочого часу менеджер витрачає на прийняття різних управлінських  рішень. Ці рішення можуть стосуватися  як довгострокових перспектив розвитку підприємства так і поточних проблем, що виникають процесі господарської  діяльності.

    Довгострокові або стратегічні рішення пов’язані  з майбутніми можливостями, які прогнозуються, і які потребують конкретних кроків сьогодні або найближчим часом. Об’єктом таких рішень зазвичай є інвестиції для збільшення виробничих потужностей, розробка нових виробів, опанування нових ринків тощо.

    Поряд із стратегічними рішеннями менеджери  приймають рішення, пов’язані з  використанням ресурсів у процесі  поточної діяльності. Такі рішення  називають короткостроковими або  операційними. Вони стосуються головним чином нижчого та середнього рівнів управління. Об’єктом короткотермінових  рішень можуть бути ціна і обсяг  реалізації продукції, прийняття спеціальних  замовлень, скорочення або розширення виробництва певних виробів тощо.

    Здебільшого прийняття рішення передбачає вибір  з кількох можливих варіантів  того варіанту, яких найкращим чином  уможливлює досягнення необхідних результатів.

    Отже, прийняття рішення – цілеспрямований  вибір з кількох альтернативних варіантів такої дії, що забезпечує досягнення обраної мети або розв’язання  певної проблеми.

    Процес  підготовки і прийняття рішення  містить кілька етапів. (рис.1)