Автор: Пользователь скрыл имя, 19 Ноября 2010 в 17:31, контрольная работа
Принятие решений, так же как и обмен информацией, - составная часть любой управленческой функции. Необходимость принятия решений возникает на всех этапах процесса управления , связана со всеми участками и аспектами управленческой деятельности и является её квинтэссенцией. Поэтому так важно понять природу и сущность решений.
Что же такое решение? Попытаемся дать сначала самую общую характеристику. Обычно в процессе какой – либо деятельности возникают ситуации, когда человек или группа людей сталкивается с необходимостью выбора одного из нескольких возможных вариантов действия. Результат этого выбора и будет являться решением. Таким образом, решение – это выбор альтернативы.
Каждому из нас ежедневно приходится десятки раз что – то выбирать на собственном опыте развивая способности и приобретая навыки принятия решений. Примеров можно привести множество : выбор одежды из имеющегося гардероба, выбор блюд из предложенного меню.
Любому поступку индивида или действию коллектива предшествует принятое решение. Решения являются универсальной формой поведения как отдельной личности, так и социальных групп. Эта универсальность объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности. Однако, несмотря на универсальность решений, их принятие в процессе управления организацией существенно отличается от решений, принимаемых в частной жизни.
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………….….3
1.Теоретическая часть
1.1 Понятие и классификация решений……………………………………….....4
1.2 Классификация управленческих решений……………………………….….5
1.3 Детерминированные и вероятностные решения…………………….…..….9
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………….17
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ………………….18
Тест………………………………………….……………………20
По этому признаку управленческие решения могут быть разделены на фиксированные, или документальные (т.е. оформленные в виде какого либо документа - приказа, распоряжения, письма и т.п. ) , и недокументированные ( не имеющие документальной формы, устные ). Большинство решений в аппарате управления оформляется документально, однако мелкие, несущественные решения, а также решения , принятые в чрезвычайных, острых, не терпящих промедления ситуациях, могут и не фиксироваться документально.
Детерминированные
и вероятностные решения.
Детерминированные решения принимаются в условиях определённости, когда руководитель располагает практически полной и достоверной информацией в отношении решаемой проблемы, что позволяет ему точно знать результат каждого из альтернативных вариантов выбора. Такой результат только один, и вероятность его наступления близка к единице. Примером детерминированного решения может быть выбор в качестве инструмента инвестирования свободной наличности 20 % - ных облигаций федерального займа с постоянным купонным доходом. Финансовый менеджер в этом случае точно знает, что за исключением крайне маловероятных чрезвычайных обстоятельств, из-за которых правительство РФ не сможет выполнить свои обязательства , организация получит ровно 20 % годовых на вложенные средства. Подобным образом, принимая решение о запуске в производство определённого изделия, руководитель может точно определить уровень издержек производства, так как ставки арендной платы, стоимость материалов и рабочей силы могут быть рассчитаны довольно точно.
Анализ управленческих решений в условиях определенности это самый простой случай : известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы . Нужно выбрать 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 :
Возможны различные методы решения этой задачи. Как правило они подразделяются на две группы :
методы основанные на дисконтированных оценках;
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 прогнозируемый коэффициент дисконтирования денежного потока по годам , то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле :
где r- коэффициент дисконтирования.
Назначение коэффициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности будущих 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 будущих доходов , ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом случае коэффициент 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 ) :
дисконтирования , r;
формуле:
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:
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 - объем выпуска продукции
i - го пункта производства , bj - объем потребления
j - го пункта потребления. Рассматривается
наиболее простая , так называемая “закрытая
задача ” , когда суммарные объемы производства
и потребления равны . Пусть cij - затраты
на перевозку единицы продукции . Требуется
найти наиболее рациональную схему прикрепления
поставщиков к потребителям , минимизирующую
суммарные затраты по транспортировке
продукции . Очевидно , что число альтернативных
вариантов здесь 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 объекта 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 .
Однако лишь немногие решения принимаются в условиях определённости. Большинство управленческих решений являются вероятностными.
Вероятностными называются решения, принимаемые в условиях риска или неопределённости.
К решениям принимаемых в условиях риска, относят такие, результаты которых не являются определёнными, но вероятность каждого результата известна. Вероятность определяется как степень возможности свершения данного события и изменяется от 0 до 1. Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. Вероятность можно определить математическими методами на основе статистического анализа опытных данных. Например, компании по страхованию жизни на основе анализа демографических данных могут с высокой степенью точности прогнозировать уровень смертности в определённых возрастных категориях и на этой базе определять страховые тарифы и объем страховых взносов, позволяющих выплачивать страховые премии и получать прибыль. Такая вероятность, рассчитанная на основе информации, позволяющей сделать статистически достоверный прогноз, называется объективной.
В ряде случаев, однако, организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности возможных событий. В таких ситуациях руководителям помогает опыт, который показывает , что именно может произойти с наибольшей вероятностью. В этих случаях оценка вероятности является субъективной.
Пример решения, принятого в условиях риска,- решение транспортной компании застраховать свой парк автомобилей. Менеджер не знает точно, будут ли аварии и сколько и какой ущерб они причинят, но из статистики транспортных происшествий он знает, что одна из десяти машин раз в году попадает в аварию и средний ущерб составляет $ 1 000 (цифры условные). Если организация имеет 100 автомашин, то за год вероятны 10 аварий с общим ущербом $ 10 000. В действительности же аварий может быть меньше, но ущерб больше, или наоборот. Исходя из этого и принимается решение о целесообразности страхования транспортных средств и размере страховой суммы.
Анализ и принятие решений в условиях риска 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 периодов известна вероятность появления бракованной детали ) ;
в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
Последовательность действий аналитика в этом случае такова:
Е рк = 1
Пример: имеются два объекта 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 |