<<
>>

4.4. Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях риска

Методы принятия решений в условиях риска разрабатываются и обосновываются в рамках так называемой теории статистических решений. При этом в случае «доброкачественной», или стохастической, неопределенности, когда состояниям природы поставлены в соответствие вероятности, заданные экспертно либо вычисленные, решение обычно принимается на основе критерия максимума ожидаемого среднего выигрыша или минимума ожидаемого среднего риска — матрицы выигрышей или рисков (см. предыдущую главу).

Построение матрицы выигрышей и матрицы рисков.

Если для некоторой игры с природой, задаваемой платежной матрицей Л = ||а#у|| , стратегиям природы Пу соответствуют вероятности Рр то лучшей стратегией игрока 1 будет та, которая обеспечивает ему максимальный средний выигрыш, т.е.

п

(і)

Применительно к матрице рисков (матрице упущенных выгод) лучшей будет та стратегия игрока, которая обеспечивает ему минимальный средний риск:

п

(2)

Заметим, что когда говорится о среднем выигрыше или риске, то подразумевается многократное повторение акта принятия решений. Условность предположения заключается втом, что реально требуемого количества повторений чаще всего может и не быть [16,52].

Покажем, что перечисленные выше критерии эквивалентны втом смысле, что оптимальные значения для них обеспечивает одна и та же стратегия А1 игрока 1. Действительно,

п п ( п п А

тт I р г. = тт I р,ф, -%) = тт I р $ - I раи =

УУ 1( п \ п п

= тт X Р,Р/ - П1Ш X Р,ац ~ сог^+тах X Р.^п

1т.е. значения критериев отличаются на постоянную величину, поэтому принятое решение не зависит от стратегии Аг

Например, для игры, задаваемой матрицей А или матрицей Л, при условии, чтор{ -р2 =р3 =р4 = У4, А1 — лучшая стратегия игрока 1 по критерию (1), поскольку

4 *|у 1 4 19 1-^- = -тах I ац = —•

/=1 4 41Эта же стратегия лучшая для игрока 1 и по критерию (2) относительно обеспечения минимального уровня риска:

4 1 4

? РЛ = ~7Ш*П 1*=2.

У=1 " 41На практике целесообразно отдавать предпочтение матрице выигрышей у< или матрице рисков Л в зависимости от того, какая из них определяется с большей достоверностью. Это особенно важно учитывать при экспертных оценках элементов матриц/4 и Л.

Позиционные игры. Многие задачи требуют анализа последовательности решений и состояний среды, когда одна совокупность стратегий игрока и состояний природы порождает другое состояние подобного типа. Дерево решений используется, если имеют место два или более последовательных множества решений (причем последующие решения основываются на результатах предыдущих) и/или два или более множества состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью).

Дерево решений—это графическое изображение последовательности решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.

Процесс принятия решений с помощью дерева решений в общем случае предполагает выполнение следующих пяти этапов [16]. Формулирование задачи. Прежде всего необходимо отбросить не относящиеся к проблеме факторы, а среди множества оставшихся выделить существенные и несущественные. Это позволит привести описание задачи принятия решения к поддающейся анализу форме.

Должны быть выполнены следующие основные процедуры: ?

определение возможностей сбора информации для экспериментирования и реальных действий; ?

составление перечня событий, которые с определенной вероятностью могут произойти; ?

установление временного порядка расположения событий, в исходах которых содержится полезная и доступная информация, и тех последовательных действий, которые можно предпринять.

Построение дерева решений. На данном этапе осуществляется построение дерева решений (пример см. на рис. 4.2).

Оценка вероятностей состояний среды, т.е. сопоставление шансов возникновения каждого конкретного события. Следует отметить, что указанные вероятности определяются либо на основании имеющейся статистики, либо экспертным путем.

Установление выигрышей (или проигрышей, как выигрышей со знаком минус) для каждой возможной комбинации альтернатив (действий) и состояний среды.

Решение задачи. Рассмотрим основные термины: ?

безусловный денежный эквивалент игры — максимальная сумма денег, которую руководитель готов заплатить за участие в игре, или, что то же, та минимальная сумма денег, за которую он готов отказаться от игры. Каждый индивид имеет свой безусловный денежный эквивалент; ?

ожидаемая денежная оценка — средний выигрыш в игре, рассчитывается как сумма произведений размеров выигрышей на вероятности этих выигрышей; ?

объективист — индивид, для которого безусловный денежный эквивалент совпадает с ожидаемой денежной оценкой игры; ?

субъективный — индивид, для которого безусловный денежный эквивалент не совпадает с ожидаемой денежной оценкой.

Рассмотрим процедуру принятия решения на примере [16]. Предположим, что решения принимаются с позиции объективиста. Руководство некоторой компании решает, создавать ли для выпуска новой продукции крупное производство, малое предприятие или продать патент другой фирме. Размер выигрыша, который компания может получить, зависит от благоприятного или неблагоприятного состояния рынка (табл. 4.2). Таблица 4,2 Номер

стратегии Действия

компании Выигрыш (долл.) при состоянии экономической среды* благоприятном неблагоприятном 1 Строительство крупного предприятия (я 200 000 -180 000 2 Строительство малого предприятия (я2) 100 000 -20 000 3 Продажа патента (я3) 10 000 10 000 Таблица выигрышей/потерь

* Вероятность благоприятного и неблагоприятного состояний экономической среды равна 0,5.

На основе данной таблицы выигрышей (потерь) можно построить дерево решений (рис. 4.2).

100 000

П

Благоприятное состояние

нет

200 000

Неблагоприятное состояние

Создание крупного предприятия

-180 000

400 ООО

400 000

Благоприятное состояние

100 000

Создание малого предприятия

Неблагоприятное состояние

-20 000

нет

Продажа патента

10 000

Рис. 4.2. Дерево решений без дополнительного обследования конъюнктуры рынка (?— решение принимает игрок; п — решение «принимает» случай; «нет» — отвергнутое решение)

Процедура принятия решения заключается в вычислении для каждой вершины дерева (при движении справа налево) ожидаемых денежных

оценок, отбрасывании неперспективных ветвей и выборе ветвей, которым соответствует максимальное значение ОДО.

Определим ожидаемую денежную оценку: ?

для вершины 1 ОДО! = 0,5 х 200 000 + 0,5(—180 000) = 10 000 долл.; ?

для вершины 2 0Д02 = 0,5 х 100 000 + 0,5(—20 000) = 40 000 долл.; ?

для вершины 3 ОДОэ = 10 000 долл.

Следовательно, наиболее целесообразно выбрать стратегию а2, т.е. строить малое предприятие, а ветви (стратегии) ах и а3 дерева решений можно отбросить. Ожидаемая денежная оценка наилучшего решения равна 40 000 долл. Следует отметить, что наличие состояния с вероятностями 50 % неудачи и 50 % удачи на практике часто означает, что истинные вероятности игроку, скорее всего, неизвестны, и он всего лишь принимает такую гипотезу.

Таким образом, в настоящей главе мы рассмотрели понятия неопределенности и риска, классификацию рисков, способы управления рисками, а также приемы и методы, призванные повысить обоснованность и эффективность управленческих решений в условиях полной неопределенности и риска. Рассмотренные приемы и методы весьма актуальны и полезны, поскольку в практике управления достаточно редко встречаются задачи принятия решения в условиях полной определенности.

Контрольные вопросы и задания 1.

Всегда ли управленческие решения принимаются в условиях полной определенности? 2.

Почему управленческие решения часто содержат неопределенность и риск? 3.

Как вы понимаете понятия «неопределенность» и «риск»? 4.

Какие способы оценки степени риска существуют? 5.

Что такое риск-менеджмент? 6.

Что такое чистый и спекулятивный риски? 7.

Как классифицируются риски по признаку происхождения и по структурному признаку? 8.

Чем отличаются вынужденный и невынужденный риски? 9.

Как определяется наиболее вероятный результат принятого управленческого решения? 10.

Как рассчитываются дисперсия и вариация в риск-менеджменте? 11.

Какова роль информации при управлении риском? 12.

Какие функции реализуют объект и субъект в риск-менеджменте? 13.

Назовите основные приемы риск-менеджмента. 14.

Перечислите этапы исследования риска. 15.

Для чего применяется теория игр в практике управления? 16.

Раскройте основные понятия теории игр. 17.

Что такое платежная матрица? 18.

Приведите классификацию игр. 19.

Как вы понимаете понятия «выигрыш» и «проигрыш» игрока? 20.

Что такое матрица выигрышей и матрица рисков? 21.

Какие приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях полной неопределенности существуют? 22.

Какие приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях риска существуют? 23.

Как осуществляется выбор решения по критерию Вальда? 24.

Как осуществляется выбор решения по критерию Гурвица? 25.

Как осуществляется выбор решения по критерию Сэвиджа? 26.

Что такое позиционные игры?

<< | >>
Источник: Л. И. Лукичёва, Д. Н. Егорычев, Ю. П. Анискина. Управленческие решения : учебник по специальности «Менеджмент организации» — 4-е изд., стер. — М.: Издательство «Омега-Л». — 383 с.: табл. — (Высшая школа менеджмента).. 2009

Еще по теме 4.4. Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях риска:

  1. 4.3. Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях полной неопределенности
  2. ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА.
  3. Лекция 11 ТЕМА 8. ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА.
  4. РАЗРАБОТКА И ВЫБОР УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИРИСКА Глава 4
  5. РАЗРАБОТКА РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА
  6. Практическое занятие 9 Деловая игра «Определение степени риска при принятии управленческого решения. Разработка решения с помощью теории игр»
  7. 5.2. КЛАССИЧЕСКИЕ И СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ «ПРИРОДНОГО» РИСКА
  8. Глава 9 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИТУАЦИЙ, УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА
  9. XIV. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ И ВЫБОРА УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ
  10. Лекция 7 ТЕМА 7. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ.
  11. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
  12. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. СЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ (ТОПОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ) В РАЗРАБОТКЕ УР
  13. 5.5. Принятие решений в условиях риска
  14. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ.