Методы принятия управленческих решений (Ответы на экзаменационные вопросы), страница 3

Развивая теорию игр, Томас Шеллинг выдвинул «теорию угроз».

Продолжателем концепции стал Герман Кант.

Модели на основании которых Г.Кант интерпретировал международные отношения:

- Модель забастовки. (Рабочие и администратор угрожают нанесением ущерба друг другу, но тем самым стремятся к заключению соглашения. Если они не могут найти компромисс сразу, то необходимо вести переговоры дальше. Та сторона которая покажет что она стремится избежать забастовки, тем самым признает свою слабость и будет вынуждена идти на уступки. Поэтому каждая сторона маскирует свои страхи и старается казаться непреклонной).

- Модель игры слабака (про машину, когда они ехали на встречу друг к другу)

1. Понятие «модель».

Модель – это образ реального объекта (процесса) в материальной или идеальной форме (т. е. описанный знаковыми средствами на каком-либо языке), отражающий существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его в ходе исследования и управления.

Модель – это мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает новую информацию об этом объекте.

1. Главные факторы необходимости применения процесса моделирования.

1. Сложность проблемы.

2. Необходимость эксперимента.

3. Необходимость прогнозирования.

1. Требования, предъявляемые к моделям.

1. Модель должна объективно отражать сущность исследуемой системы, процессы, операции (т.е. учитывать все основные стороны и взаимосвязи предмета моделирования и анализа).

2. Модель должна отвечать конкретной задачи исследования (т.к. в зависимости от цели исследования, те или иные связи и стороны явления могут выступать либо основными, либо вспомогательными).

3. Модель должна давать возможность определить все необходимые, а так же вероятные показатели моделируемой системы и быть критичной к изменяемым параметрам.

4. Модель должна быть максимально простой, т.е. не содержать второстепенных связей.

1. Виды моделей.

1. Физическая модель – создаваемая путем замены объектов моделирующими устройствами, которые эмитируют определенные характеристики либо свойства этих объектов (при этом моделируемое устройство имеет ту же качественную природу, что моделируемый объект)..

Применение метода (условия):

- Исчерпывающе точного математического описания на данном уровне развития науки не существует, или такое описание слишком громоздко и требует для расчетов большого объема исходных данных, получение которых затруднительно.

- Воспроизведение исследуемого физического явления в целях эксперимента в реальных масштабах не возможно, не желательно или слишком дорогостояще.

1. Математические модели – совокупность уравнений, неравенств, функционалов, логических условий и других соотношений, отражающих взаимосвязи и зависимости основных характеристик моделируемой системы.

Y=F(x,a) – универсальный вид

x - совокупность независимых (экзогенных) переменных.

Y – совокупность зависимых (эндогенных) переменных.

a – совокупность параметров модели.

F – оператор преобразования.

1. Смешенные модели – используются в том случае, когда часть процессов не удается описать автоматически (тогда они моделируются физически с одновременным использованием математического моделирования для другой части процессов).

1. Этапы построения моделей.

1. Постановка задач

2. Построение модели (определение главной цели модели, выходных нормативов и информационного обеспечения для разрешения задачи)

3. Проверка на достоверность (определение степени соответствия модели реального вида; установление степени, в которой информация, получаемая с помощью модели, действительно помогает руководству, решить проблему.)

4. Применение обновления

1. Классификация математических моделей по способу отражения действительности.

1. Аналоговая модель – модель, свойства которой определяются законами, аналогичными законам изучаемой системы.

2. Концептуальная модель – это модель предварительная, приближенное представление о рассматриваемом объекте или процессе.

3. Структурная – модель, которая описывает структуру изучаемого объекта, его внутренние параметры.

4. Информационная – это модель, представленная в виде информации описывающей для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путем передачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта. Делятся на:

- Описательные (созданные на естественном языке) «в уставной или письменной форме».

- Формальные (созданные на формальном языке) «научный язык, формулы, таблицы, графы).

1. Функциональная модель – это модель, описывающая поведение системы безотносительно к ее внутренней структуре.

40. Классификация математических моделей по предназначению моделей.

1. Балансовая модель – это модель, представляющая собой систему уравнений - балансовых соотношений, которые удовлетворяют требованию 2-х элементов:

- Наличие ресурсов;

- Его использование (соответствие понимается – либо как равенство, либо менее жестко, т.е. как достаточность ресурсов для покрытия потребностей и, следовательно, наличие некоторого резерва.)

1. Описательная (дескриптивная) модель – предназначена для описания и объяснения наблюдаемых фактов или прогноза поведения объекта.

2. Имитационная модель – позволяющая эмитировать поведение объекта испытаний на вычислительной машине. Является динамической моделью (фактор времени), чаще всего носит вероятностный характер, реже детерминированный; часто содержит наряду с машинными блоками, блоки принятия решения человеком.

3. Модель равновесия – нацелена на поиск оптимума изучаемого объекта, который определяется путем согласования или уравновешивания интересов всех компонентов системы.

4. Оптимальная модель – экономико-математическая модель, охватывающая некоторое число вариантов (технологических способов производства, распределения и потребления), и способствует выбору значений переменных позволяющих получить оптимальный результат.

1. Классификация математических моделей по способу логико-математического описания.

1. Аналитическая модель – формула, представляющая математические зависимости и показывающая, что результаты, (выходы) находятся в функциональной зависимости от затрат (входов). y= f(x)

2. Вероятностная (стохастическая) модель – при задании на входе модели определенной совокупности значений на ее выходе могут получаться различные результаты в зависимости от действия случайного фактора.

3. Детерминированная модель – в них результаты на выходе однозначно определяются управляющими воздействиями.

4. Дискретная модель – экономико-математическая модель, все переменные и параметры которой являются дискретными величинами. Дискретность – это прерывистость.

5. Матричная модель – математическая модель, представленная в форме таблицы или матрицы.

6. Линейная модель – отображающая состояние или функционирование системы таким образом, что все взаимозависимости в ней принимаются линейными.

7. Нелинейная – экономико-математическая модель отображающая состояние или функционирование системы таким образом, что все или некоторые взаимосвязи в ней принимаются нелинейными.

8. Непрерывная модель.

9. Регрессионная – экономико-математическая модель, основанная на уравнении регрессии, связывающем величины экзогенных и эндогенных переменных.

1. Классификация математических моделей по временному признаку.

1. Динамическая или трендовая модель – теоретическая конструкция описывающая изменения, динамику состояния объекта.

Существует 2 принципиально различных подхода к построению таких моделей:

- Оптимизационный – состоит в выборе из числа возможных траекторий экономического развития оптимальной траектории.

- Заключается в исследовании равновесия в экономической системе.

Используемые в реальной практике экономические модели содержат 3 элемента:

1. Тренд, сезонные колебания.

2. Циклические колебания

3. Случайные переменные.

1. Статическая (структурная) – экономико-математическая модель, в которой все зависимости отнесены к одному моменту времени.

1. Понятие определённости в УР.

Определенность – ситуация, когда каждой альтернативе соответствует полный набор последствий.

Это значит:

1. Задача хорошо формализована.

2. Существует критерий оценки качества решения.

3. Последствия решения известны.

1. Понятие неопределённости в УР.

Неопределённость — основная причина появления рисков, поэтому уменьшение объема неопределенностей, вызывающих риски потерь, составляет важную задачу руководителя. Если имеется несколько УР, следующих друг за другом, то риски предшествующих УР становятся неопределённостями для последующих.

Неопределённость, как явление — набор нечетких или размытых ситуаций, возникающих из-за недостаточной или недостоверной информации. Неопределённость, как процесс — деятельность некомпетентного работника, принимающего ошибочные решения.

1. Исходные положения теории принятия решений в условиях риска и неопределенности.

1. Объект принятия решения четко детерминирован, и по нему известны основные из возможных факторов риска.

2. Существует показатель, который наилучшим образом характеризует эффективность этого решения.

3. Существует показатель характеризующий уровень его риска.

4. Имеется количество альтернатив в принятии решения.

5. Имеется конечное число ситуаций развития событий под влиянием изменения факторов риска.

6. По каждому сочетанию альтернатив и ситуаций развития события, может быть определен конечный показатель эффективности решения.

7. По каждой из рассматриваемых ситуаций возможна или не возможна оценка вероятности ее реализации.

8. Выбор решения осуществляется по наилучшей из рассматриваемых альтернатив.

1. Основные критерии, используемые в процессе принятия решения в условиях неопределенности.

1. Критерий Вальда «критерий максимина» - предполагает, что из всех возможных вариантов матрицы решений выбирается та альтернатива, которая из всех самых неблагоприятных ситуаций развития события (минимизирующих эффективность), имеет наибольшее из min значений (т.е. лучшее из всех худших, и максимальное из всех минимальных).

2. Критерий максимакс – предполагает, из всех возможных вариантов матрицы решений выбирается та альтернатива, которая из всех самых благоприятных ситуаций развития события (max. эффективность) имеет наибольший из max значений.

3. Критерий Гурвенца (критерий оптимизма, пессимизма или α-критерий) – позволяет руководствоваться при выборе рискового решения некоторым средним результатом эффективности находящимся в поле между значениями критериев максимум и минимум.

Аτ = α × Э_{max τ} + (1- α) × Э_{min τ}

Аτ – средневзвешенная эффективность.

α – коэффициент, принимаемый с учетом рискового предпочтения в поле от 0 до 1.

Э_{max τ} – максимальное значение эффективности по конкретной альтернативе.

Э_{min τ} – минимальное значение эффективности по конкретной альтернативе.

1. Критерий Севеджа – предполагает, что из всех возможных вариантов матрицы решений выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь, по каждому из возможных решений.

1. Понятие «риск». Рисковая ситуация. Классификация рисков.

Риск – это потенциальная (возможная) потеря ресурсов (в виде дополнительных непредвиденных расходов) или неполучения доходов, связанных с реализацией конкретного управленческого решения.

Рисковая ситуация связана:

1. С наличием неопределенности.

2. С необходимостью выбора альтернативы

3. С возможностью оценить вероятность осуществления каждой альтернативы.

Классификация рисков:

1. По времени возникновения:

• Ретроспективные;

• Текущие риски;

• Перспективные;

1. По факторам возникновения:

• Политические;

• Экономические;

1. По характеру учета:

• Внешние (не связаны с деятельностью предприятия);

• Внутренние (внутренняя среда организации);

1. По характеру последствий:

• Чистые (практически всегда несут потери для предприятия);

• Спекулятивные (могут нести в себе как потери, так и дополнительную прибыль для предприятия по отношению к результатам);

1. По сфере возникновения:

• Производственные;

• Коммерческие;

• Финансовые;

• Страховые;

1. Основные задачи управления рисками.

1) обеспечение полного контроля над рисками за счет описания и оценки всех рисков компании, эффективной системы мониторинга рисков и своевременного выявления новых рисков;

2) внедрение принципов учета рисков при принятии управленческих решений на основе четких процедур их выявления и оценки;

3) анализ воздействия рисков на ключевые показатели деятельности компании, включая ее стоимость;

4) обеспечение прогнозируемости рисков, которым подвержена компания и, соответственно, страхование от потерь;

5) возможная минимизация рисков и потерь при условии соблюдения экономической целесообразности;

6) обеспечение оптимального сочетания доходности и риска.