Разработка и принятие оптимальных управленческих решений в условиях риска

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Сущность понятия риска и его классификация

2. Необходимость учета и оценки степени риска при разработке и принятии решения

3. Критерии выбора альтернатив в условиях риска с использованием метода Байеса

Заключение

Список использованных источников



Введение

Внедрение в жизнь стратегии предприятия непременно сопряжено с некоторым риском. Данный постулат имеет место как в стратегии расширения масштабов хозяйственной деятельности, так и в сокращения. Для эффективного планирования стратегии необходимо быть начеку факторов, источников, форм проявления, а также методов оценки хозяйственного риска, что лежит в основе условия его предотвращения.

Своевременное обнаружение и прогнозирование риска побуждает предпринимателя экономно расходовать материальные и финансовые ресурсы, обращая пристальное внимание на расчеты эффективности перспективных проектов и коммерческих сделок. Начиная с 1950-х годов, байесовская теория, а также байесовская вероятность получает широкое применение. Для многих задач данные методы дают лучший результат, нежели решения, основанные, к примеру, на частотной вероятности.

Актуальность проблемы принятия решений в условиях определенного риска обусловлена тем, что, несмотря на то, что в данное время финансовые рынки находятся в состоянии кризиса (а это, безусловно, находит свое отражение и в виде кризисных явлений в экономике), то это совершенно не означает, что организации должны останавливать свою деятельность или поголовно становиться банкротами. Наоборот, компаниям необходимо искать оптимальный выход из кризиса. Более того, существует даже возможность своего рода использования этого кризиса. Также необходимо рассмотреть различные подходы к выбору решения в условиях определенного риска.

Целью данной работы является закрепление, углубление и обобщение необходимых знаний, методологии управленческих решений, а также применение этих знаний на практике.

Исходя из цели, можно выделить основные задачи:

- охарактеризовать место и роль рассматриваемого в работе вопроса;

- рассмотреть аспекты и подходы к разработке и принятию управленческих решений;

- дать характеристику проблемным ситуациям;

- предложить некоторые конкретные варианты принятия решений в условиях определенного риска с использованием метода Байеса.



1. Сущность понятия риска и его классификация

Каждый субъект любой экономической системы, независимо от рода деятельности, постоянно имеет дело с риском, который и лежит в основе принятия всех управленческих решений.

Риск является, по сути, возможностью возникновения неблагоприятной ситуации, либо неудачного исхода производственно-хозяйственной или какой-либо другой деятельности.

Неблагоприятной ситуацией или неудачным исходом могут при этом выступать такие факторы как:

§ упущенная выгода;

§ убыток;

§ отсутствие какого-либо результата (ни прибыли, ни убытка);

§ недостаточный доход;

§ событие, которое может повлечь за собой убытки или же недополучение доходов в будущем.

По своей экономической природе риск можно охарактеризовать как экономическую категорию, занимающую свое «почетное место» в системе экономических понятий, которые непосредственно связаны с деятельностью предприятия. Риск напрямую связан с формированием прибыли и часто сопровождается возможными экономическими последствиями [13].

Риск - объективное явление в жизни предприятия, так как он сопровождает все стороны его деятельности. Невзирая на то, что целый ряд характеристик риска напрямую зависит от субъективизма при принятии решений, природа его проявления остаётся неизменной.

Вероятность возникновения рисковой ситуации лежит в том, что рисковое событие может, как произойти, так и не произойти в процессе деятельности фирмы. Несмотря на то, что неизбежно имеют место и субъективные факторы, вероятностная природа риска является постоянной его характеристикой.

Неопределённость последствий фактора риска при осуществлении финансово-хозяйственной операции обуславливаются видом риска, колеблясь в довольно широком диапазоне [13]. Другими словами, риск может сопутствовать как финансовые потери для предприятия, так и возможности формирования дополнительного дохода.

Риск, самой своей сущностью определяет два полярных результата, полученных от реализации управленческих решений: отрицательного или же положительного. В большинстве случаев оценивается риск дискретно, или же как соотношение пары чисел (например, 1:9, 20%:80%), реже - как процент отрицательного исхода (например, 0,01%).

В принятии управленческих решений риски классифицируются на восемь основных типовых групп Карданская Н.Л. Принятие управленческих решений: Учебник для вузов. -- М.: ЮНИТИ, 2010. С. -- 407..

Ровный риск -- обладает пропорциональной функцией полезности, то есть, значимость его пропорциональна величине отклонения от заданного параметра.

Осторожный риск -- когда значение положительных отклонений параметра преуменьшается (польза больших выигрышей), а отрицательных -- преувеличивается (вредность больших проигрышей).

Смелый риск -- значимость положительных отклонений заданного параметра преувеличивается (польза больших выигрышей), а отрицательных -- преуменьшается (вредность больших проигрышей).

Риск сильного. В такой ситуации преуменьшена одновременно значимость как положительных, так и отрицательных отклонений параметра (полезность выигрышей и вредность проигрышей).

Риск слабого -- преувеличивается значимость как положительных, так и отрицательных отклонений параметра.

Гибкий риск -- при малых отклонениях параметра лицо ведет себя как «объективное», а при больших отклонениях -- как «впечатлительное», а при очень больших отклонениях -- как «безразличное».

Призовой риск характерен тем, фактом, что помимо объективного учета положительных и отрицательных отклонений параметра имеет место дополнительная премия за выигрыш, либо же дополнительный штраф, а также санкции за проигрыш.

Целевой риск -- установленные заранее цели риска, когда существенным расценивается реализация конкретного планового задания, или отклонение параметра, превышающее заданный порог, причем после превышения этого порога устанавливается величина значимости, не изменяющаяся при дальнейшем увеличении отклонения параметра.

В любой ситуации перед руководителем стоит задача - продумать возможные выгоды и потери. В случае если вероятность и величина выгоды велика, то скорее всего будет принято решение, в значительной мере сопряженное с риском. Если же вероятность потерь значительна, то приоритет будет отдаваться решениям, подразумевающим минимум риска.

При анализе альтернативных решений дается оценка степени риска, в ходе которой устанавливаются:

1) количественное значение вероятности события;

2) размер прогнозируемых последствий риска;

3) допускаемый уровень риска.

Тем самым создается необходимый объем информации для управления риском в конкретной ситуации.

Уровень риска может быть определен различными способами Юкаева В.С. Управленческие решения: Учебное пособие. -- М.: «Дашков и К°», 2008. С - 114.: при помощи теории вероятности, статистическими способами, либо же методом экспертных оценок.

Оценка степени риска посредством экспертных оценок подразумевает тщательный предварительный подбор опытных специалистов, которые могут установить вероятность и величину, вероятности допустимого и критического риска, или же величину потенциальных потерь. Из вышеперечисленных методов оценки риска (в условиях его определенности) наиболее предпочтительным для принятия решений выступают сочетание статистического и экспертного методов расчета риска. Последствия риска, при этом, оцениваются при помощи подсчета потерь, которые связаны с предпринятым действием.

Понятие величины риска имеет количественную оценку, определяясь как произведение вероятности неудачи и предположительной величины затрат:

Ср = в*з, (1)

где: С -- степень риска;

в -- вероятность наступления неудачного события,

з -- размер затрат.

Величина риска может иметь как стоимостное, так и процентное выражение, следовательно, различают абсолютный и относительный риск. Следует отметить, что величина капитала, продолжительность существования предприятий на рынке различны, а расчет относительного риска показывает «тяжесть» понесенного ущерба либо величину выигрыша. То есть, 20%-й риск для фирмы с капиталом в 100 млрд. руб., утвердившейся на рынке, и мелкого предприятия с капиталом в 1 млрд. руб. может иметь различные последствия.

2. Необходимость учета и оценки степени риска при разработке и принятии решения

В случае оценивания, к примеру, инвестиционных проектов, наиболее значимыми представляются такие разновидности неопределенности рисков:

• риск нестабильности экономического законодательства, текущей экономической ситуации, инвестиционных условий и т.п.;

• внешние факторы риска (вероятность введения квот на торговлю и поставки и других протекционистских мер);

• политическая нестабильность, риск социально-политических потрясений в стране или регионе;

* неполная или искаженная информация касаемо динамики технико-экономических показателей, свойств новой техники и инновационных технологий;

* колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов;

* вероятность стихийных бедствий;

* производственно-технологический риск (аварии, поломки оборудования, производственный брак и т. п.);

* несогласованность целей, интересов и неопределенность поведения участников;

* неполнота или неточность раскрытия информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников (риск неплатежей, банкротств, несоблюдения договорных обязательств).

При комплексной оценке риска целесообразным является установление для каждого абсолютного или относительного объемов вероятных потерь соответствующую вероятность возникновения такой величины. Построение кривой вероятностей (или таблицы) является исходной стадией оценки риска. В контексте оценки предпринимательских рисков, ввиду её сложности, приходится ограничиваться упрощенными подходами, оценивая риск по одному или нескольким критериям, представляющим обобщенные характеристики, которые наиболее важны для выработки суждения о его приемлемости [13].

Зоной допустимого риска принято считать область, в пределах которой данный вид деятельности сохраняет целесообразность, то есть потери имеют место, но они меньше ожидаемых потерь.

Следующая, более опасная область, называется зоной критического риска, которая характеризуется вероятностью потерь, превышающих величину ожидаемых выгод.

Область, в которой потери не прогнозируются, имеет название безрисковой зоны. Ей соответствуют нулевые потери или отрицательные, то есть превышение выгод над потерями.

3. Критерии выбора альтернатив в условиях риска с использованием метода Байеса

Выбор оптимального решения в условиях определенного риска подразумевает, что действие приводит к основным возможным исходам, причем каждый из них обладает известной вероятностью возникновения Ременников В.Б. Разработка управленческих решений. Учеб-ное пособие для вузов. -- М.: ЮНИТИ, 2010. - 551 с.

.

Ср = , (2)

где Ср -- степень риска;

Р_п -- результат проигрыша в у. д. ед;

Р_b -- результат выигрыша в у. д. ед;

В_b -- вероятность проигрыша;

В_п -- вероятность выигрыша в долях единицы.

Ор = , (3)

где О_р -- обоснованность риска;

О_р 0 -- наименее обоснованное решение, min по всем вариантам;

О_р max -- наиболее обоснованное решение, mах по всем вариантам;

Ср 0 -- наименее рискованное решение, min по всем вариантам.

Основной сложностью принятия решений в условиях неопределенности является зачастую невозможность расчета достоверного прогноза, либо же оценки вероятности возникновения конкретных событий во внешней среде.

Исходя из этого, исключается применение математических моделей, которые являются характерными для условий определенности. При этом выбор альтернативного решения реализуется при помощи количественных и качественных методов. За основу количественных методов условно принята «теория полезности», а также приведение ситуации неопределенности к ситуации риска с применением адекватных способов принятия решения. К качественным методам относится использование «байесовского подхода», который основывается на опыте, знаниях, а также интуиции руководителя. В теории принятия решений доминирующая роль отводится положениям теории полезности [13].

Многие статистические задачи, вне зависимости от методов их решения, имеют общую характеристику: до того как получен конкретный набор данных, в качестве потенциально приемлемых, в контексте изучаемой ситуации, рассматривается несколько вероятностных моделей. После того как получены данные, то возникает выраженная в некотором виде информация об относительной приемлемости этих моделей. Одним из методов “пересмотра” относительной приемлемости вероятностных моделей является байесовский подход, основой которого выступает известная теорема Байеса которая позволяет определить вероятность того, что произошло какое-либо событие (гипотеза) при наличии лишь косвенных тому подтверждений (данных), которые могут быть и неточными.

Основное различие метода, сформулированного Байесом, от других статистических подходов лежит в том, что до того, как получены данные, лицо, принимающее решение, рассматривает степени своего доверия к возможным моделям и представляет их в виде вероятностей. Как только данные получены, то при помощи теоремы Байеса можно рассчитать новое множество вероятностей, которые представляют пересмотренные степени доверия к возможным моделям, которые учитывают новую информацию, поступившую благодаря данным.

В реальных задачах анализа риска и принятия решений статистические данные зачастую отсутствуют, что делает использование многих традиционных частотных подходов недопустимыми [13]. Информация, которая находится в распоряжении, может включать в себя субъективные оценки в форме экспертных оценок и суждений и, более того, ситуация, в которой принимается решение, может быть абсолютно новой, и никогда ранее не анализируемой. Такая специфика в значительной мере усложняет процесс принятия решений и может поставить под сомнение какие-либо выводы и заключения. Следовательно, в данной ситуации байесовский подход может оказаться весьма полезным и эффективным.

Байесовское решение является оптимальным не в каждом отдельном случае, а, скорее, в среднем измерении.

Применение критерия Байеса является оправданным в случае если ситуация, в которой принимается решение, характеризуется такими признаками:

· вероятности состояний природы известны и не находятся в зависимости от времени;

· решение реализуется большое число раз [13].

Пример. Фирма приобрела станок за 100 ден. ед. Для его ремонта можно купить специальное оборудование за 50 ед. или же довольствоваться старым оборудованием. Если станок ломается, то его ремонт при помощи спецоборудования обходится в 10 ед., а без спецоборудования - в 40 ед.

Известно, что на протяжении эксплуатации станок выходит из строя не более трех раз: вероятность того, что станок не сломается - 0,3; сломается 1 раз - 0,4; сломается 2 раза - 0,2; сломается 3 раза - 0,1.

Требуется определить целесообразность покупки специализированного ремонтного оборудования.

Формализация. У первого игрока две чистые стратегии: покупать и не покупать специализированное ремонтное оборудование. У природы - второго игрока - четыре состояния: станок не выйдет из строя, выйдет один раз, сломается два раза и три раза. Функция выигрыша - это затраты фирмы на покупку и ремонт станка, задаются платежной матрицей:

Таблица 1. Вариант с первым игроком

	Выход станка из строя
Ремонтное оборудование	ни разу	1 раз	2 раза	3 раза
не купить	-100	-140	-180	-220
купить	-150	-160	-170	-180

Решение

Рассмотрим сначала эту задачу как антагонистическую игру.

В матрице методом минимакса найдем седловую точку: (2,4), таким образом, x* = ( 0, 1 ), y* = ( 0, 0, 0, 1 ), цена игры v* = - 180 ден. ед.

Ответ: нужно купить специализированное оборудование.

Однако в играх с природой положение коренным образом меняется: уже в условии заложена устойчивая смешанная стратегия природы: у = (0,3; 0,4; 0,2; 0,1) и нам известно, что именно данной стратегии придерживается природа. Запишем эти вероятности внизу платежной матрицы.

Таблица 2. Вариант со вторым игроком

	Выход станка из строя
Ремонтное оборудование	ни разу	1 раз	2 раза	3 раза
не купить	-100	-140	-180	-220
купить	-150	-160	-170	-180

Вероятности 0,3 0,4 0,2 0,1

Если же человек - первый игрок - продолжает играть оптимально (применит вторую стратегию «купить»), то его выигрыш составит:

v(x*) = - 150 0,3 - 160 0,4 - 170 0,2 - 180 0,1 = - 161;

но в случае применения первой, неоптимальной стратегии, то математическое ожидание его выигрыша составит:

v(x') = - 100 0,3 - 140 0,4 - 180 0,2 - 220 0,1 = - 144.

Таким образом, первому игроку выгодно играть неоптимально.

Ответ: целесообразно не покупать специализированное оборудование.

Существенное различие между значениями v(x*) и v(x') можно объяснить тем, что смешанная стратегия природы неоптимальна и она, "отклоняясь" от своей оптимальной стратегии, «недополучает» 36 ден. единиц выигрыша.

Основным пунктом в теории полезности является линия поведения руководителя, а также его субъективная оценка вероятности наступления события и его полезности. Термин полезность воспринимается как важность конечного варианта решений, которую можно оценить формально, например, как оценку приоритетов альтернатив решений.

Потери или выигрыш могут оцениваться как количественно (например, через затраты разного вида ресурсов), так и качественно (утрата авторитета, престижа, реноме фирмы, потери времени, ухудшение социально-психологического климата в коллективе и др.).

Полезность выступает в качестве приведенного показателя, обобщенно выражающего потери или выигрыш, когда все ценности приведены к одной шкале. Для определенного события она будет отвечать какой-либо определенной точке на этой шкале. Причем шкала полезности определяется логикой руководителя, его выводами и предпочтительностью. От руководителя зависит выбираемый критерий оценки решения. Предварительно, на основе логических рассуждений, строится матрица (таблица) решений. Полезность измеряется в произвольных единицах, которых называют единицами полезности. Они могут быть связаны с единицами денежными и означать для ЛРП величину полезности. В условиях риска ЛРП выбирает вариант, который максимизирует величину полезности.

Итак, теория полезности строится на предположении, что некоторое число V (Р) выражает полезность события, которое может произойти. Если, например, событие Р₁ может принести прибыль фирме в размере 200 тыс. руб., а событие Р₂ -- 100 тыс. руб., то VР₁> VР₂.

Сущность теории полезности можно проиллюстрировать на простейшем бытовом примере. Уходя на работу, человек размышляет: брать с собой зонт или нет. Возможность дождя от него не зависит -- это объективные условия внешней среды. Возможны два варианта решений: взять зонт (а1) и не брать зонт (а2). На ваш выбор повлияют внешние условия: пойдет дождь (у1) или не пойдет (у2). Предположим, вы считаете, что вероятность дождя (ру 1) = 0,5, тогда вероятность хорошей погоды 1-0,5 = 0,5 (ру2).

Далее нужно оценить потери (неудобства), которые можно понести, исходя из возможных вариантов возможных решений и влияния погодных условий. Эта оценка у разных людей может различаться (в данном случае -- зависимо от отношения индивидуума к дождю и сохранению своей одежды). Но у большинства людей есть какое-то усредненное мнение. В решении сложных проблем на данном этапе может использоваться метод экспертных оценок возможных потерь [13].

Примем следующую оценку. По варианту а1 (взять зонт) оценка будет равна 1 (а11), в случае если дождь пойдет, и 2 (а12), если дождя не будет. Это значит, что во время кратковременного пребывания на улице дождя не будет и неудобство носить зонт оценивается единицей, а если вообще дождь не пойдет, то неудобство увеличивается вдвое.

По варианту а2 соответственно возможны два события: дождь пойдет а21 -- оценивается числом 6 (опасность испортить одежду, прическу во время дождя при отсутствии зонта) и а22 -- 0 при отсутствии зонта и дождя.



Таблица 3. Потери на основе рассуждений и принятых оценок

Линия поведения	Объективные условия
	Дождь (рУ1)	Нет дождя (рУ2)
Взять зонт (а1)	1 011)	2(а12)
Не брать зонт (а2)	6(а21)	0(а22)

Далее определяются математическое ожидание потерь при выборе альтернативных линий поведения.

Так как математическое ожидание Е случайной величины равно Е_х = X рi хi, то в нашем случае, при вероятности р = 0,5, для а1 и а2 оно будет равно соответственно:

Еа1 = 0,5 х 1 + 0,5 х 2 = 1,5;

Еа2 = 0,5 х 6 + 0,5 х 0 = 3,0.

Чтобы свести к минимуму вероятные потери, в нашем примере целесообразно было бы остановить выбор на линии поведения а1, то есть взять зонт.

В развитии данной теории предлагается специалистами при выборе решений исходить из максимума ожидаемой полезности, используя для расчета формулу:

П = (B_y х O_y ) - (В_н х П_н ), (4)

где П -- ожидаемая полезность;

B_y -- вероятность успеха;

О_у -- оценка удачи;

В_н -- вероятность неудачи;

П_н -- потери от неудачи.

Вероятность может быть установлена, основываясь на экспертных оценках, а также вследствие проведения специальных исследований, логических умозаключений. Оценка величины удач или потерь должна быть подкреплена дополнительными расчетами.

Использование теории полезности не дает гарантии высокой точности результатов расчета ожидаемой полезности, однако дает возможность сравнить альтернативы по критерию полезности и исключить те из них, которые потенциально связаны со значительным ущербом.



Заключение

риск байес полезность

В условиях конкуренции и возникновении зачастую непредвиденных ситуаций, деятельность фирмы невозможна без рисков. Однако и отсутствие риска, другими словами, опасности наступления непредсказуемых и нежелательных для предпринимателя последствий, в конечном счете, наносит вред экономике, подрывая ее эффективность и динамичность.

Для минимизации риска в различных сферах деятельности используется контрольная функция, сущность которой лежит в создании и использовании системы контроля за количественными и качественными параметрами рисковых процессов, которые возникают на предприятии, а также за созданием и целевым использованием средств фондов риска. Поскольку риск сопутствует всем уровням и сферам деятельности предприятия, то он выступает универсальным орудием контроля со стороны менеджмента предприятия за торгово-технологическим процессом, а также финансовым состоянием предприятия. Благодаря контрольной функции риска предприятию торговли становится известно о том, как формируется структура капитала, его основные зоны риска, узкие места, насколько экономно и эффективно используются ресурсы, и т. д.

Главным инструментом реализации контрольной функции принято считать финансовую информацию, которая кроется в финансовых показателях, имеющихся в бухгалтерской, статистической и оперативной отчетности. Показатели риска дают возможность увидеть различные стороны работы предприятия, а также оценить результаты своей хозяйственной деятельности; на их основе принимаются меры, направленные на устранение или минимизацию негативного влияния выявленных факторов.



Список использованных источников

1. Акофф И. Искусство решения проблем. -- М.: Народное образование, 2012. - 364 с.

2. Андреев В. Саморазвитие менеджера. -- М.: Народное образование, 2008. - 421с.

3. Зотова Е.С. Поиск решений. -- СПб.: Мысль, 2012. - 540 с.

4. Казанцев А.К., Подлесных В.И., Серова Л.С. Практический менеджмент: В деловых играх, хозяйственных ситуациях, задачах и тестах: Учебное пособие. -- М.: Высшая школа, 2010. - 410 с.

5. Карданская Н.Л. Принятие управленческих решений. -М.: ЮНИТИ, 2010. - 452 с.

6. Красовский Ю.Д. Управление поведением в фирме. Практ. пособ. -- М.: ИНФРА-М, 2007. - 574 с.

7. Пацанов И.Д. Практический менеджмент. -- М.: КПФ «Ника»,2012. - 354 с.

8. Левина С.Ш., Турчаева Р.Ю. Управленческие решения. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 223 с.

9. Михайлов В.И. Как принимать решения: Учебное пособие. -- СПб.: ООО «Изд-во Химера», 2008. -- 200 с.

10. Ременников В.Б. Разработка управленческих решений. Учебное пособие для вузов. -- М.: ЮНИТИ, 2010. - 551 с.

11. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. -- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 440 с.

12. Уварова Г.В. Методы управления и принятия решений. -- М.: Центр общественных наук, 2008. - 421 с.

13. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник. 7-е изд., перераб. и доп. -- М.: ИНФРА-М. -- 2012.

14. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. -- М.: Аудит, ЮНИТИ, 2007. - 432 с.

Размещено на Allbest.ru