ТЕМА 4. Методи обґрунтування управлінських рішень
План лекції
4. Класифікація методів обґрунтування управлінських рішень.
5. Інструменти обґрунтування управлінських рішень.
6. Обґрунтування рішень в умовах невизначеності.
1. Класифікація методів обґрунтування управлінських рішень
У сучасній літературі з теорії прийняття рішень існують різні підходи щодо класифікації методів обґрунтування управлінських рішень. Один з найпоширеніших способів класифікації представлено на рис. 4.1.
Рис. 4.1. Класифікація методів обґрунтування управлінських рішень
Відповідно до цього способу всі методи обґрунтування управлінських рішень поділяються на кількісні та якісні.
Кількісні методи (або методи дослідження операцій) застосовують, коли фактори, що впливають на вибір рішення, можна кількісно визначити та оцінити.
Якісні методи використовують, коли фактори, що визначають прийняття рішення, не можна кількісно охарактеризувати або вони взагалі не піддаються кількісному вимірюванню. До якісних методів належать в основному експертні методи.
Кількісні методи залежно від характеру інформації, яку має особа, що приймає рішення, поділяються на:
1) методи, що застосовуються в умовах однозначної визначеності інформації про ситуацію прийняття рішення:
- аналітичні методи;
- частково методи математичного програмування);
2) методи, що застосовуються в умовах імовірнісної визначеності інформації про ситуацію прийняття рішення:
- статистичні методи;
- частково методи математичного програмування);
3) методи, що застосовуються в умовах невизначеності інформації про ситуацію прийняття рішення - теоретико-ігрові методи, які залежно від того, що спричиняє невизначеність ситуації: об’єктивні обставини або свідомі дії противника, поділяються на методи теорії статистичних рішень та методи теорії ігор.
Нижче наведено загальну характеристику кожної із зазначених груп методів.
Аналітичні методи встановлюють аналітичні (функціональні) залежності між умовами вирішення задачі (факторами) та її результатами (прийнятим рішенням). До аналітичних належить широка група методів економічного аналізу діяльності фірми (наприклад, побудова рівняння беззбитковості і знаходження точки беззбитковості).
Статистичні методи ґрунтуються на збиранні та обробці статистичних матеріалів. Характерною рисою цих методів є врахування випадкових впливів та відхилень. Статистичні методи включають методи теорії ймовірностей та математичної статистики. В управлінні широко використовують наступні з цієї групи методів: метод платіжної матриці, метод "дерева рішень", кореляційно-регресійний аналіз; дисперсний аналіз; факторний аналіз; кластерний аналіз; методи статистичного контролю якості і надійності та інші.
Методи математичного програмування. Математичне програмування – це розділ математики, який містить теорію та методи рішення умовних екстремальних задач з кількома змінними. В задачах математичного програмування необхідно вибрати значення змінних (тобто параметрів управління) так, щоб забезпечити максимум (або мінімум) цільової функції за певних обмежень. Найбільш широко методи математичного програмування застосовуються в сферах планування номенклатури і асортименту виробів; визначенні маршрутів виготовлення виробів; мінімізації відходів виробництва; регулюванні запасів; календарному плануванні виробництва тощо.
Методи теорії статистичних рішень використовуються, коли невизначеність ситуації обумовлена об'єктивними обставинами, які або невідомі, або носять випадковий характер.
Теорія ігор використовується у випадках, коли невизначеність ситуації обумовлена свідомими діями розумного суперника. Докладніше теоретико-ігрові методи розглядаються наприкінці теми.
2. Інструменти обґрунтування управлінських рішень
Конкретним інструментом обґрунтування управлінських рішень, що широко використовується на практиці є прогнозування.
Під прогнозом розуміють обґрунтоване твердження про можливий стан об'єкту в майбутньому, про альтернативні шляхи досягнення такого стану. Прогнозування управлінських рішень тісно пов'язано з плануванням. Прогноз в системі управління є передплановою розробкою багатоваріантних моделей розвитку об'єкта управління.
Метою прогнозування управлінських рішень є одержання науково обґрунтованих варіантів тенденцій розвитку проблемних ситуацій.
У науковій літературі наводяться різні класифікації методів прогнозування. Практичне застосування тих чи інших методів визначається такими факторами, як об'єкт прогнозу, точність прогнозу, наявність вихідної інформації. Серед методів прогнозування управлінських рішень виокремлюють кількісні та якісні.
До першої групи відносять: нормативний метод; параметричний метод; метод екстраполяції; індексний метод.
До другої групи методів відносять: експертний метод; функціональний метод; метод оцінки технічних стратегій.
Метод платіжної матриці дозволяє дати оцінку кожної альтернативи як функції різних можливих результатів реалізації цієї альтернативи.
Основними умовами застосування методу платіжної матриці є:
· наявність кількох альтернатив вирішення проблеми;
· наявність декількох ситуацій, які можуть мати місце при реалізації кожної альтернативи;
· можливість кількісно виміряти наслідки реалізації альтернатив.
В концепції платіжної матриці ключовим є поняття "очікуваного ефекту". Очікуваний ефект - це сума можливих результатів ситуацій, які можуть виникнути в процесі реалізації альтернативи, помножених на імовірність настання кожної з них. В методі платіжної матриці критично важливим є точна оцінка ймовірностей виникнення ситуації в процесі реалізації альтернатив.
Метод дерева рішень передбачає графічну побудову різних варіантів дій, які можуть бути здійснені для вирішення існуючої проблеми (рис. 4.2).
Компоненти графіку “дерева рішень”:
1) 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;
Рис. 4.2. Графік "дерева рішення" у задачі інвестування коштів фірми
2) 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.
3. Обґрунтування рішень в умовах невизначеності
Теоретико-ігрові методи.. В більшості випадків для прийняття управлінських рішень використовується неповна і неточна інформація, яка і утворює ситуацію невизначеності. Для обґрунтування рішень в умовах невизначеності використовують:
1) методи теорії статистичних рішень (ігри з природою);
2) методи теорії ігор.
Модель задачі теорії статистичних рішень можна описати так:
якщо існує S = (S1, S2, . . . SN) - сукупність можливих станів природи,
а X = (X1, X2 , . . XM) - сукупність можливих стратегій,
складемо матрицю, кожний елемент якої Rij - є результатом і-ої стратегії за j-ого стану природи.
В процесі прийняття рішення необхідно на основі наявних відомостей вибрати таку стратегію, яка забезпечить максимальний виграш за будь-яких станів природи. Отже, в задачах теорії статистичних рішень вже існує оцінка реалізації кожної стратегії для кожного стану природи. Проте зовсім невідомо, який із станів природи реально виникатиме. Для розв’язання таких задач використовуються наступні критерії:
1. Критерій песимізму (критерій Уолда). Згідно критерію песимізму для кожної стратегії існує найгірший з можливих результатів. Вибирається при цьому така стратегія, яка забезпечує найкращий з найгірших результатів, тобто забезпечує максимальний з можливих мінімальних результатів. Критерій песимізму у математично формалізованому виді можна представити так:
.
2. Критерій оптимізму. У відповідності до цього критерію, для кожної стратегії є найкращий з можливих результатів. За допомогою критерію оптимізму вибирається стратегія, яка забезпечує максимальний результат з числа максимально можливих:
.
3. Критерій коефіцієнта оптимізму (критерій Гурвіца). В реальності, особа яка приймає рішення, не є абсолютним песимістом або абсолютним оптимістом. Звичайно вона знаходиться десь між цими крайніми позиціями. У відповідності до таких передбачень і використовується критерій коефіцієнта оптимізму. Для математичної формалізації коефіцієнта оптимізму до його формули вводиться коефіцієнт l, який характеризує (у долях одиниці) ступінь відчуття особою, яка приймає рішення, що вона є оптимістом. Вибирається при цьому стратегія, яка забезпечує максимальний ефект:
.
4. Критерій Лапласса. За допомогою трьох попередніх критеріїв стратегія вибиралася, виходячи з оцінки результатів станів природи, і практично не враховувалися ймовірності виникнення таких станів. Критерій Лапласа передбачає розрахунки очікуваних ефектів від реалізації кожної стратегії, тобто суми можливих результатів виникнення кожного стану природи, зважених на ймовірності появи кожного з них. Вибирається при цьому стратегія, яка забезпечує максимальний очікуваний ефект:
,
де Pj – імовірність виникнення j-го стану природи (у долях одиниці).
5. Критерій жалю (критерій Севіджа). Використання цього критерію передбачає, що особа, яка приймає рішення, має мінімізувати свої втрати при виборі стратегії. Іншими словами, вона мінімізує свою потенційну помилку при виборі неправильного рішення. Використання критерію жалю передбачає:
- побудову матриці втрат. Втрати (bij) при цьому розраховуються окремо для кожної стратегії за формулою:
;
- вибір кращої стратегії за формулою:
.
Узагальнена характеристика критеріїв теорії статистичних рішень наведена у табл. 4.1.
Таблиця 4.1
Критерії теорії статистичних рішень
Теорія ігор. Організації звичайно мають цілі, які суперечать цілям інших організацій-конкурентів. Тому робота менеджерів часто полягає у виборі рішення з урахуванням дій конкурентів. Для вирішення таких проблем призначені методи теорії ігор.
Теорія ігор - це розділ прикладної математики, який вивчає моделі і методи прийняття оптимальних рішень в умовах конфлікту.
Під конфліктом розуміється така ситуація, в якій зіштовхуються інтереси двох або більше сторін, що переслідують різні (найчастіше суперечливі) цілі. При цьому кожне рішення має прийматися в розрахунку на розумного суперника, який намагається зашкодити іншому учаснику гри досягти успіху.
З метою дослідження конфліктної ситуації будують її формалізовану спрощену модель. Для побудови такої моделі необхідно чітко описати конфлікт, тобто:
1) уточнити кількість учасників (учасники або сторони конфлікту називаються гравцями);
2) вказати на всі можливі способи (правила) дій гравців, які називаються стратегіями гравців;
3) розрахувати, якими будуть результати гри, якщо кожний гравець вибере певну стратегію (тобто з’ясувати виграші або програші гравців).
Основну задачу теорії ігор можна сформулювати так: визначити, яку стратегію має застосувати розумний гравець у конфлікті з розумним суперником, щоб гарантувати кожному з них виграш, при чому відхилення будь-якого з гравців від оптимальної стратегії може тільки зменшити його виграш.
Центральне місце в теорії ігор займають парні ігри з нульовою сумою, тобто ігри, в яких:
· приймають участь тільки дві сторони;
· одна сторона виграє рівно стільки, скільки програє інша.
Такий рівноважний виграш, на який мають право розраховувати обидві сторони, якщо вони будуть додержуватися своїх оптимальних стратегій, називається ціною гри. Розв’язати парну гру з нульовою сумою означає знайти пару оптимальних стратегій (одну для першого гравця, а другу – для другого) і ціну гри.
Дві компанії Y і Z з метою збільшення обсягів продажу продукції розробили наступні альтернативні стратегії:
Компанія Y : - Y1 (зменшення ціни продукції);
- Y2 (підвищення якості продукції);
- Y3 (пропозиція вигідніших умов продажу).
Компанія Z : - Z1 (збільшення витрат на рекламу);
- Z2 (відкриття нових дистриб’юторських центрів);
- Z3 (збільшення кількості торгових агентів).
Вибір пари стратегій Yi i Zj визначає результат гри, який позначимо як Aij і вважатимемо його виграшем компанії Y. Тепер результати гри для кожної пари стратегій Y i Z можна записати у вигляді матриці, у якій m рядків та n стовпців. Рядки відповідають стратегіям компанії Y, а стовпці - стратегіям компанії Z:
|
Стратегії Y |
Стратегії Z |
||
|
Z1 |
Z2 |
Z3 |
|
|
Y1 |
А11 |
А12 |
А13 |
|
Y2 |
А21 |
А22 |
А23 |
|
Y3 |
А31 |
А32 |
А33 |
Така таблиця називається платіжною матрицею гри. Якщо гра записана у такому вигляді, це означає, що вона приведена до нормальної форми.
Для розв’язання гри розрахуємо верхню і нижню ціну гри та обчислимо сідлову точку.
Нижню і верхню ціну гри знаходимо, керуючись принципом обережності, згідно якого у грі потрібно поводитись так, щоб за найгірших для себе діях суперника отримати найкращий результат (вже відомий нам критерій песимізму).
Нижня ціна гри (яку прийнято позначати a) розраховується шляхом визначення мінімального значення Aij по кожному рядку платіжної матриці (стратегії гравця Y) і вибору з-поміж них максимального значення, тобто:
.
Верхня ціна гри (яку прийнято позначати b) розраховується шляхом визначення максимального значення Aij по кожному стовпцю платіжної матриці гри (стратегії гравця Z) і вибору з-поміж них мінімального значення, тобто:
.
Якщо нижня ціна гри дорівнює верхній (a = b), то така гра має сідлову точку і вирішується в чистих стратегіях. Сідлова точка – це такий елемент в платіжній матриці гри, який є мінімальним у своєму рядку і одночасно максимальним у своєму стовпці.
Чисті стратегії – це пара стратегій (одна - для першого гравця, а друга - для іншого), які перехрещуються в сідловій точці. Сідлова точка в цьому випадку і визначає ціну гри.
Ігри, які не мають сідлової точки, на практиці зустрічаються частіше. Доведено, що і у цьому випадку рішення завжди є, але воно обраховується в межах змішаних стратегій. Знайти рішення гри без сідлової точки означає визначення такої стратегії, яка передбачає використання кількох чистих стратегій.
В іграх із сідловою точкою відхилення одного гравця від своєї оптимальної стратегії зменшує його виграш (в найкращому випадку виграш залишається незмінним).
В іграх, які не мають сідлової точки, ситуація інша. Відхиляючись від своєї оптимальної стратегії, гравець має можливість отримати виграш більший за нижню ціну гри. Але така спроба пов’язана з ризиком: якщо другий гравець вгадає, яку стратегію застосував перший, тоді він також може відступити від своєї оптимальної стратегії. В результаті виграш першого гравця може бути меншим за нижню ціну гри. Єдина можливість завадити противнику вгадати, яка стратегія використовується – це застосувати декілька чистих стратегій. Звідси з’являється поняття "змішана стратегія".
Експертні методи прийняття рішень застосовуються у випадках, коли для прийняття управлінських рішень неможливо використати кількісні методи. Найчастіше на практиці застосовують:
1) метод простого ранжирування;
2) метод вагових коефіцієнтів.
Метод простого ранжування (або метод надання переваги) полягає у тому, що кожний експерт позначає ознаки у порядку надання переваги. Цифрою “1” позначається найбільш важлива ознака, цифрою “2” - наступна за ступенем важливості і т.д.
Оцінки ознак (aij ), отримані від кожного експерта, зводяться в таблицю такого виду:
|
Ознаки |
Експерти |
|||
|
1 |
2 |
... |
m |
|
|
x1 |
a11 |
a12 |
... |
a1m |
|
x2 |
a21 |
a22 |
... |
a2m |
|
... |
... |
... |
... |
... |
|
xn |
an1 |
an2 |
... |
anm |
Далі визначається середній ранг, тобто середнє статистичне значення Si за і-тою ознакою за формулою:
де aij – порядок надання переваги і-тій ознаці j-им експертом;
j - номер експерта;
і - номер ознаки;
m - кількість експертів.
Чим меншим є значення Si , тим вагомішою є ця ознака.
Метод вагових коефіцієнтів (оцінювання) полягає у наданні всім ознакам вагових коефіцієнтів. Воно може здійснюватися двома способами:
1) усім ознакам призначають вагові коефіцієнти так, щоб сума всіх коефіцієнтів дорівнювала 1 або 10, або100;
2) найважливішій з усіх ознак призначають ваговий коефіцієнт, який дорівнює певному фіксованому числу, а решті ознак – коефіцієнти, які дорівнюють часткам цього числа.
Узагальнену думку експертів Si за і-ою ознакою розраховують за формулою:
де aij - ваговий коефіцієнт, який призначив j-ий експерт і-ій ознаці;
j - номер експерта;
і - номер ознаки;
m - кількість експертів, які оцінюють і-ту ознаку.
Чим більшою є величина Si, тим більш вагомою є ця ознака.