Внедрение

Вывод: ФСА — довольно сложный процесс, нововведение. В отличие от предметного подхода (в т.ч. бухгалтерского учета), ФСА предполагает использование и таких неопределенных факторов как субъективное восприятие и понимание проблемы.

ФСА — это новый шаг в экономике — анализ полезности вещи. Т. е. он изучает вещь, новые услуги, идеи с точки зрения ее функциональности, где вся вещь разбивается на много функций, которые она в себе несет. Эти функции могут быть полезными и бесполезными, и даже вредными. Искусство ФСА состоит в том, чтобы разделить эти функции одну от другой, уметь их систематизировать и изучать уже как единственную, также и во взаимосвязи с соседними функциями, и как на изменение одной из них отреагирует система в целом. Зная каждые функции можно, в пределах возможного поменять одну, полезную, или убрать вредную. Все это в совокупности направлено как на потребителя, с точки зрения понижения цены, так и на производителя, с точки зрения понижения себестоимости, а значит и увеличения объема выпуска.

Тема 4: «Принятие решений в различных условиях»

1. Принятие решений в условиях риска.

- Риск вложения в ценные бумаги. Виды риска.

- Учет риска инвестирования

2. Принятие решений в условиях неопределенности.

- критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица.

В зависимости от хар-ра внешней среды выделяются следующие условия, в которых принимаются решения:

1. Принятие решений в условиях определенности - когда каждому решению xЄХ => соответствует определенный результат уЄУ. xà y1, x2à y2, xnà yn

2. Принятие решений в условиях риска - каждому решению соответствует не 1, а множество результатов, с определенной вероятностью (Р). xà p1à y1, xà p2à y2, xà p3à y3. где Р- выполняемость.

3. Принятие решений в условиях неопределенности – когда каждому решению соответствует множество результатов, но вероятности появления этих результатов неизвестны.

4. условие активной внешней среды каждому решению (Х) соответствует результат (У), который является функцией от действия активной внешней среды; xà y=f (активн внеш среда)

5. конфликтная - - когда интересы противоположны;

1. Принятие решений в условиях риска

Принятие решений в условиях риска - каждому решению соответствует не 1, а множество результатов, с определенной вероятностью. Вер-ть опр-ся на основе стат данных, а при их отсутствии – на основе экспертных оценок. Кроме вероятности, существуют следующие характеристики события: дисперсия, математическое ожидание, мода, медиана.

Принятие решений в условиях риска д.б. основано на теории предельной полезности. Суть ее – приобретение дополнительного результата сравнивается с фактическим результатом, который человек имеет гарантировано.

Пример: Наниматель предлагает работнику оплатить результат на выбор

1)Просто заплатить за работу 100 руб.,

2)Бросить жребий и заплатить 150 руб. или 50 руб.

Какой вариант лучше выбрать?

∑ P_iХ_i=0, 5*150+0, 5*50=100. Нет смысла!

Если бы предложили 160 и 50: 0, 5*160+0, 5*50=105,

180 и 50: 90+25=115,

200 и 50: 100+25=125.

Т.е. если предельная полезность возрастет, то есть смысл.

Функционирование и развитие п/п, как правило, связано с элементами неопределенности, т.е. часто возникают ситуации, не имеющие однозначного исхода (решения).

Поэтому необходимо использовать методов, которые дают возмож­ность по заданным целям и ограничениям получить приемле­мые для практики (оптимальные или рациональные) управлен­ческие решения.

В общем виде постановка и решение задачи оптимиза­ции решений, принимаемых в условиях риска, может быть пред­ставлена следующим образом:

· имеется m возможных решений Р₁, Р₂, …, Р_m;

· условия обстановки точно неизвестны, но о них мож­но сделать n предположений О₁, О₂, …, O_n;

· каждой паре сочетаний решений Р и обстановки Осоответству­ет определенный результат, так называемый выигрыш а_ij – показатель эффективности решений, к-ый может быть представлен в виде таблицы эффективности или выигрышей, т.н. платежная матрица (табл. 4.2) Т.о. выигрыш хар-ет определенную величину рез-та (доход, прибыль и т.д.).

Т.о., выбор решения в условиях риска предпола­гает, что вероятности возможных вариантов обстановки извест­ны. Эти вероятности определяются на основе статистических данных, а при их отсутствии — на основе экспертных оценок. Результаты принятых решений существенно зависят от об­становки, которая в значительной мере неопределенна.

Рассмотрим следующую задачу.

Предприятие готовится к переходу на новые виды продукции, при этом возможны четыре решения Р1, Р2, Р3, Р4 каждому из которых соответствует определенный вид выпуска или их сочетание.

Результаты принятых решений существенно зависят от об­становки, которая в значительной мере неопределенна. Варианты обстановки характеризует структура спроса на новую продукцию, которая м б трех типов: О1, О2, О3.

Необходимо найти такую стратегию (линию поведения) — решение Р, которая по сравнению с другими является наиболее выгодной (целесообразной).

Выигрыш, характеризующий относительную величину резуль­тата (доходы, прибыль и т.п.), соответствующий каждой паре сочетаний решений Р и обстановки О, представлен в табл. 4.3.

При обстановке О3 решение Р2 в три раза лучше, чем Р3, а решение Р1 неодинаково для обстановки О1 и О3 и т.д.

Например, если точно известно, что наступит обстановка О1, следует принимать решение Р4, которое в данной обстановке обеспечит наибольший выигрыш — 0, 80.

Если мы приняли реше­ние Р₃ (в надежде на обстановку О₂), а наступила обстановка О₁, то мы получаем выигрыш, равный 0, 35 (вместо 0, 82 при принятии решения Р₄). Таким образом, потери при принятии решения Р₃ и наступлении обстановки О₁, (Н₃₁) составляют 0, 82-0, 35=0, 47.

Наличие выигрышей позволяет определить потери в результате принятия неоптимальных реше­ний — в случае, когда ожидаемое условие обстановки (имеющее вероятностный характер) не произошло.

Применяется специальный показатель - показатель потерь, который свидетельствует, насколько выгод­на применяемая нами стратегия в данной конкретной обстанов­ке с учетом степени ее неопределенности.

В общем случае потери Нij, соответствующие каждой паре сочетаний решений Рi и обстановки Qj, определяются как раз­ность между максимальным выигрышем и выигрышем по конк­ретному решению при данной обстановке.

Полученные таким образом потери для всех решений при всех вариантах обстановки представлены в табл. 4.4.

Приведенная таблица потерь существенно дополняет табли­цу эффективности.

Так, основываясь на таблице эффективности, можно прий­ти к выводу, что решение Р1 при обстановке О2 равноценно решению Р4 при обстановке О3. Однако анализ указанных реше­ний с использованием данных таблицы 4.4 показывает, что они составляют соответственно 0, 47 и 0, 05.

Такая существенная разница объясняется тем, что способ решения Р1 при обстановке О2 имеет эффективность 0, 35, в то время как при этой же обстановке можно получить эффектив­ность до 0, 82.

При выборе решения использует­ся критерий риска или вероятность возникновения потерь.

Предпочтение отдается решению, имеющему наименьший средневзвешенный показатель риска. Он определяется как сумма произведений вероятностей различных вариантов обстановки на соответствующее им значение потерь

Так, пусть вероятность первого варианта обстановки О1= 0, 5, второго — 0, 3 и третьего — 0, 2, тогда показатель риска R для каж­дого из решений составит:

R1 = 0, 55 • 0, 5 + 0, 47 • 0, 30 + 0, 00 • 0, 2 = 0, 416

R2= 0, 05 • 0, 5 + 0, 62 • 0, 3 + 0, 10 • 0, 2 = 0, 231

R3 = 0, 45 • 0, 5 + 0, 00 • 0, 3 + 0, 30 • 0, 2 = 0, 285

R4 = 0, 00 • 0, 5 + 0, 72 • 0, 3 + 0, 05 • 0, 2 = 0, 226 = min

Следовательно, решение Р₄ для данных условий является наи­менее рискованным.

Такой подход к принятию решений в условиях риска позво­ляет получить лишь вероятностные (средневзвешенные) резуль­таты анализа возможных вариантов. Но использование рассмотренного метода значительно повышает степень досто­верности оценок и результатов по сравнению с подходами к принятию решений без количественной оценки вариантов.

3. Принятие решений в условиях неопределенности

Игры с природой (статистические игры). Когда 2-я сторона (природа) – пассивна, не противодействует. Для того, чтобы выбрать решение строится платежная матрица.

ПРИМЕР: С/х п/п имеет 3 участка земли А1-повышенной влажности, А2-средней влажности, А3-сухой. Погодные условия П1-осадков меньше нормы, П2-норма, П3-осадков больше нормы.

Платежная матрица представляет собой среднюю урожайность на каждом участке в зависимости от погодных условий.

Возможны 2 вида стратегии:

1)Смешанная (часть там, часть тут);

2)Чистая (только здесь или только там).

Наша задача – выбрать чистую стратегию.

Критерии выбора решений:

При принятии решений в условиях неопределенности, ког­да вероятности возможных вариантов обстановки неизвестны, могут быть использованы критерии, выбор ко­торых зависит также от склонности к риску лиц, принимающих решения.

К числу классических критериев, которые используются при принятии решений в условиях неопределенности, можно отнести:

- максиминный критерий Вальда (крайнего пессимизма);

- минимаксный критерий Сэвиджа (минимального риска);

- критерий обобщенного максимина (пессимизма-оптимиз­ма) Гурвица.

Максиминный критерий Вальда используется в случаях, ког­да требуется гарантия, чтобы выигрыш в любых условиях ока­зывался не менее, чем наибольший из возможных в худших условиях, т.е. обеспечивается успех при любых возмож­ных условиях.

Наилучшим решением будет то, для которого выигрыш ока­жется максимальным из всех минимальных при различных ва­риантах условий.

Формализованное выражение критерий максимина:

Исходными данными при выборе вари­антов решений по критерию Вальда являются выигрыши аij, соответствующие каждой паре сочетаний решений Р и обста­новки О (матрица эффективности решений)

Максимальный из минимальных ре­зультатов равен 0, 25 и, следовательно, предпочтение необходи­мо отдать варианту Р1 обеспечивающему этот результат.

Это максимальный гарантированный результат (выигрыш), который может быть получен в условиях имеющихся исходных данных. Выбрав решение Р1 мы независимо от вариантов обста­новки получим выигрыш не менее 0, 25. При любом другом ре­шении, в случае неблагоприятной обстановки, может быть по­лучен результат (выигрыш) меньше 0, 25.

Данный критерий прост и четок, но консервативен в том смысле, что ориентирует принимающего решение на слишком осторожную линию поведения.

Этот критерий никак не учи­тывает, что в случае принятия решения Р1, (т.е. при ориентации на выигрыш 0, 25), максимальный выигрыш не превышает 0, 4. В то время как выбирая, например, решение Р4, при гарантиро­ванном выигрыше 0, 20 в случае благоприятной обстановки можно получить выигрыш, равный 0, 80.

Минимаксный критерий Сэвиджа используется в тех случаях, когда требуется в любых условиях избежать большого риска.

В соответствии с этим критерием предпочтение следует от­дать решению, для которого потери максимальные при различ­ных вариантах условий окажутся минимальными.Его формали­зованное выражение

где Нij, — потери, соответствующие i-му решению при j-м варианте обстановки.

Этот критерий также относится к разряду осторожных. Од­нако, в отличие от критерия Вальда, который направлен на получение гарантированного выигрыша, критерий Сэвиджа минимизирует возможные потери.

Здесь в качестве исходных данных при выборе решений выс­тупают потери (Нij), соответствующие каждой паре сочетаний решений Р и обстановки О.

Минимальные из максимальных по­терь составляют 0, 45 и, следовательно, предпочтение необходи­мо отдать варианту Р3 обеспечивающему эти потери.

Основным исходным допущением этого критерия является предположение о том, что на наступление вариантов обстанов­ки оказывают влияние действия разумных противников (конку­рентов), интересы которых прямо противоположны интересам лица, принимающего решение. Поэтому, если у противников (конкурентов) имеется возможность извлечь какие-либо преиму­щества, то они это обязательно сделают. Это обстоятельство за­ставляет лицо, принимающее решение, обеспечить минимиза­цию потерь вследствие этих действий.

Критерий обобщенного максимина (пессимизма — оптимизма) Гурвица используется, если требуется остановиться между ли­нией поведения в расчете на худшее и линией поведения в рас­чете на лучшее.

В этом случае предпочтение отдается варианту решений, для которого окажется максимальным показатель G, определяемый из выражения:

max

аij — выигрыш, соответствующий i-му решению при j-м ва­рианте обстановки.

k — коэфф-т, рассматриваемый как показатель оп­тимизма (0 k 1),

при к = 1 — в расчете на худшее; (критерий Гурвица совпа­дает с критерием Вальда, т.е. ориентация на осторожное пове­дение).

при k = 0 — линия поведения в расчете на лучшее, ориентация на предельный риск, т.к. боль­шой выигрыш, как правило, сопряжен с большим риском. (0 – оптимизм) ------> (1 – пессимизм)

k между 0 и 1 являются промежуточными между риском и осторожностью и выбираются в зависимости от конкретной об­становки и склонности к риску лица, принимающего решение.

Значения показателя G для различ­ных вариантов решений в зависимостиот величины коэффици­ента k.

Т.о., с изменением коэффициента k изменяется вари­ант решения, которому следует отдать предпочтение.

Нами рассмотрены наиболее общие (классические) методы, которые позволяют обосновывать и принимать решение при нео­пределенности экономических данных и ситуаций, недостатке фактической информации об окружающей среде и перспектив­ных ее изменений.