Лекція 3 Сильні і слабкі сторони ймовірнісного аналізу управлінських рішень

Лекція 3 Стратегічні управлінські рішення за умов невизначеності

За ситуації, коли немає можливості оцінити вірогідність майбутніх подій, менеджер може вибрати одну з трьох стратегій:

Стратегія 1 - Максимізація максимальних результатів являєоптимістичний прогноз, який передбачає найкращий результат.

З таблиці 1 видно, що в нашому прикладі менеджер-оптиміст може прийняти рішення - купувати 400 ящиків бананів кожного тижня, адже він сподівається отримати максимальний прибуток - 24 000 грн.

Таблиця 1 - Стратегія 1в прийнятті управлінських рішень

Обсяг закупівель кожного тижня, ящиків	Максимальний прибуток, грн.

Стратегія 2 - Максимізація мінімальних результатів являє песимістичний прогноз, який передбачає найбільший серед найбільш поганих результатів.

Проаналізувавши дані таблиці 2 менеджер прийме рішення купувати 100 ящиків бананів кожного тижня.

Таблиця 2- Стратегія 2 в прийнятті управлінських рішень

Обсяг закупівель кожного тижня, ящиків	Оптимально мінімальний прибуток, грн.
	6 000
	2 000
	-2 000
	-6 000

Стратегія 3 - Мінімізація максимального жалю являє метод оцінки, який визначає можливу втрату за відсутністю запасів і реальну вартість зайвих запасів.

Цей метод передбачає визначення збитку, виходячи з реальних витрат унаслідок закупівлі зайвих запасів і втрати можливого прибутку унаслідок закупівлі запасів в кількості, яка не задовольняє попит.

Наприклад, у разі придбання 300 ящиків бананів при попиті 100 ящиків, 200 (300-100) ящиків бананів буде не реалізовано, а саме компанія втратить 8000 грн. (200 * 40 грн.).

У разі придбання 100 ящиків при попиті 200 ящиків компанія втрачає можливий прибуток в сумі 6000 грн. (100 * (100 - 40).

Розрахунок збитку за принципом мінімізації максимального жалю приведений в таблиці 3

Таблиця 3 - Розрахунок збитку в умовах дискретної ситуації

Щотижневий попит, ящиків	Обсяг закупівель щотижня, ящиків

		4 000	8 000	12 000
	6 000		4 000	8 000
	12 000	6 000		4 000
	18 000	12 000	6 000
Максимально можливий збиток	18 000	12 000	8 000	12 000

Приведений в таблиці 3 розрахунок свідчить, що відповідно до принципу мінімізації максимального жалю, слід купувати 300 ящиків бананів кожного тижня.

Узагальнюючи вищезазначене можна визначити достоїнства та недоліки ймовірнісного аналізу рішень.

Так, до достоїнств варто віднести:

· визнання можливостей різних наслідків прийняття рішення;

· кількісне вимірювання ступеня невизначеності, яка сполучена з різними результатами, дозволяє деяким чином оцінити ризик, що також сприяє ефективному прийняттю рішень.

До недоліків відносяться наступні:

· чим більш суб'єктивні значення вірогідності, використовуваної в аналізі, тим більше хисткий такий аналіз і більш сумнівні його результати;

· прогноз результатів і вірогідності їх настання являють собою «дискретні» оцінки. Це означає, що число конкретних результатів обмежене;

· очікуваними значеннями є середні величини;

· допущення незалежності результатів. У нашому аналізі ми мали справу тільки з незалежними результатами, але на практиці вони можуть бути взаємозв'язані. Так, наприклад, якщо для ціни продажу важливим визначальним чинником є собівартість, то ціна, а разом з нею, що цілком ймовірно і обсяг попиту, мали залежність від собівартості одиниці продукції.

У подоланні деяких з відмічених вище труднощів можуть допомогти більш строгі статистичні методи. У разі взаємозалежних випадкових величин можна застосовувати, наприклад, умовні вірогідності, а для проблеми дискретності оцінок - закон нормального розподілу і призначені для нього інструменти аналізу.

Необхідно відзначити, що такі методи більш комплексні і статистично обґрунтовані, але само по собі це не гарантує поліпшення якості інформації для прийняття управлінських рішень. Крім того, складність деяких з методів може виявитися перешкодою для розуміння.

На практиці ймовірнісний аналіз рішень має досить обмежене застосування. Це підтверджує статистичне дослідження, проведене в 1993 році вченим – економістом Друрі (таблиця 1):

Таблиця 1 Частота використання статистичного аналізу в прийнятті рішень за умов невизначеності

	Статистичний аналіз використовують:
Часто	Іноді	Рідко	Ніколи
% респондентів

Таку незначну поширеність частково можна пояснити труднощами оцінки вірогідності результатів, а частково - і думкою про те, що аналітичні викладення ускладнюють сприйняття.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Лекція 2 Приклад методики обчислення очікуваної величини в прийнятті управлінських рішень	\|

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.004 сек.