Pengurusan perusahaan, serta, sebagai contoh, tugas kerajaan yang bersifat sosio-ekonomi, boleh dilaksanakan dengan mengambil kira ketidaktentuan dan risiko semasa. Apakah spesifikasi mereka? Bagaimana mereka boleh dikira?
Apakah intipati ketidakpastian dan risiko?
Pertama sekali, mari kita pertimbangkan konsep risiko dan ketidakpastian, bagaimana istilah ini boleh ditafsirkan dalam konteks tertentu.
Dalam sesetengah kes, keputusan dibuat di bawah syarat kepastian, yang bermaksud bahawa pembuat keputusan mengetahui terlebih dahulu keputusan pilihannya. Beberapa keputusan dibuat di bawah syarat kepastian atau kepastian. Sebaliknya, dalam keadaan tidak menentu, orang hanya mempunyai asas pengetahuan yang sangat rendah. Mereka tidak tahu sama ada mereka boleh dipercayai atau tidak dan sangat tidak pasti tentang kemungkinan perubahan yang mungkin timbul dalam situasi ini. Selain itu, mereka tidak boleh menilai interaksi pembolehubah yang berbeza; keadaan di mana keputusan lebih sukar dibuat ialah ketidakpastian, kerana dalam situasi ini pembuat keputusan tidak mempunyai maklumat yang mencukupi untuk jelas tentang alternatif atau untuk menilai risiko mereka.
Risiko secara amnya difahami sebagai kemungkinan kejadian yang tidak diingini atau tidak diingini berlaku. Sebagai contoh, jika kita bercakap tentang perniagaan, ini mungkin perubahan dalam keadaan pasaran supaya hasil aktiviti ekonomi perusahaan akan jauh dari optimum.
Ketidakpastian difahamkan sebagai ketidakupayaan untuk meramalkan dengan pasti kejadian sesuatu peristiwa, tidak kira betapa wajarnya ia boleh dipertimbangkan. Tetapi, sebagai peraturan, ketidakpastian dan risiko dipertimbangkan dalam konteks berlakunya keadaan yang tidak menguntungkan. Keadaan sebaliknya, apabila mustahil untuk meramalkan kemunculan faktor positif, agak jarang dianggap sebagai tidak pasti, kerana dalam kes ini tidak perlu menentukan taktik untuk bertindak balas terhadap faktor yang berkaitan. Manakala dalam senario negatif taktik seperti itu biasanya diperlukan. Ini disebabkan oleh fakta bahawa dalam keadaan ketidakpastian dan risiko, keputusan yang paling penting - ekonomi dan politik - boleh dibuat. Mari kita kaji bagaimana ini boleh dilakukan dengan lebih terperinci.
Ia berdasarkan sama ada pada intuisi anda atau kreativiti anda. Situasi politik biasanya sangat tidak stabil sehinggakan pakar pun tidak dapat meramalkan kemungkinan perubahan pada mereka. Sudah tentu, keadaan biasa adalah risiko. Seorang pembuat keputusan boleh menilai kemungkinan alternatif atau hasil. Keupayaan untuk menetapkan kebarangkalian ini mungkin hasil pengalaman peribadi atau maklumat sekunder. Dalam situasi berisiko, maklumat fakta mungkin tersedia tetapi mungkin tidak lengkap.
Untuk menambah baik pembuatan keputusan, seseorang boleh menganggarkan kebarangkalian objektif sesuatu hasil apabila menggunakan mis. model matematik. Sebaliknya, kebarangkalian subjektif boleh digunakan berdasarkan pertimbangan dan pengalaman. Nasib baik, terdapat beberapa alat yang boleh membantu pentadbir mengambil lebih banyak penyelesaian yang berkesan.
Bagaimana untuk meminimumkan ketidakpastian dan risiko?
Membuat keputusan tertentu dalam persekitaran yang dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko dijalankan menggunakan konsep yang meminimumkan kemungkinan ralat atau pelbagai senario yang tidak diingini. Pendekatan ini boleh berkesan dalam pelbagai situasi.
Pendekatan rasional untuk menilai alternatif dalam keadaan berisiko adalah dengan menggunakan nilai yang dijangkakan. Ia adalah konsep yang membolehkan pembuat keputusan untuk menetapkan nilai kewangan mengikut akibat positif dan negatif yang mungkin timbul daripada memilih alternatif tertentu. Apabila membuat keputusan, semua pengurus mesti menimbang alternatif, kebanyakannya melibatkan peristiwa masa depan yang sukar diramal: reaksi pesaing terhadap senarai harga baharu, kadar faedah tiga tahun, kebolehpercayaan pembekal baharu.
Oleh itu, ketidakpastian dan risiko adalah wujud dalam banyak bidang kehidupan. manusia moden. Pendekatan yang digunakan dalam kes yang perlu untuk meminimumkan ralat dalam tindakan tertentu boleh berdasarkan:
Mengenai mengenal pasti faktor stabil yang boleh mempengaruhi keadaan;
Tafsiran kepastian, ketidakpastian dan risiko. Ia juga difahami sebagai ukuran kemungkinan dan magnitud kesan buruk akibat bahaya dan berkaitan dengan kekerapan kejadian itu berlaku. Risiko timbul apabila kita tidak dapat mendiagnosis dengan pasti hasil daripada beberapa alternatif, tetapi kita mempunyai maklumat yang mencukupi untuk meramalkan kebarangkalian yang akan membawa kita ke keadaan yang diingini.
Pergolakan: Dalam keadaan kepastian, ketidakpastian dan risiko, matlamat akhir sentiasa jelas, tetapi dalam keadaan pergolakan, malah matlamat mungkin tidak jelas. Turbulensi juga berlaku apabila persekitaran itu sendiri berubah pada kadar atau sebenarnya tidak menentu. Dalam analisis risiko, hampir setiap keputusan adalah berdasarkan interaksi pembolehubah penting, kebanyakannya mempunyai unsur ketidakpastian, tetapi mungkin tahap kebarangkalian yang agak tinggi. Oleh itu, kebijaksanaan melancarkan produk baharu boleh diperoleh daripada beberapa pembolehubah kritikal: kos produk, pelaburan dalam modal, harga yang boleh dikenakan, saiz pasaran berpotensi dan bahagian pasaran keseluruhan.
Mengenai analisis sumber dan alat yang tersedia untuk orang yang membuat keputusan;
Mengenai mengenal pasti faktor sementara dan tidak stabil yang juga boleh mempengaruhi keadaan, tetapi ini hanya boleh dilakukan dalam keadaan tertentu (ia juga perlu dikenal pasti).
Antara bidang di mana konsep yang sepadan mendapat permintaan terbesar ialah pengurusan. Terdapat pandangan bahawa dalam konteks pengurusan perniagaan, ketidakpastian adalah risiko pengurusan, dan salah satu yang utama. Di sini kita dapati, oleh itu, versi lain tafsiran istilah yang dipersoalkan. Dalam bidang pengurusan, konsep yang meneroka intipati pelbagai risiko adalah sangat biasa. Oleh itu, adalah berguna untuk mengkaji terlebih dahulu bagaimana ketidakpastian dan risiko diambil kira dalam proses penerimaan perusahaan.
Contoh. Pengurus boleh memahami kemungkinan sebenar keputusan yang membawa kepada hasil yang diinginkan. Membuat keputusan dalam keadaan tertentu. Kelas masalah keputusan yang penting termasuk masalah di mana setiap tindakan yang tersedia untuk pembuat keputusan mempunyai akibat yang dapat diketahui dengan pasti terlebih dahulu. Masalah sedemikian dipanggil proses membuat keputusan di bawah kepastian. Membuat keputusan dengan yakin bukanlah satu proses yang mudah, dan setiap cabaran yang dihadapi dalam membuat keputusan melibatkan penggunaan teori pengaturcaraan linear.
Pengurusan perniagaan di bawah ketidakpastian dan risiko
Dalam perniagaan, pendekatan berikut untuk mengatasi mungkin akibat negatif apabila menyelesaikan masalah tertentu.
Pertama sekali, pengurus menentukan senarai objek yang tingkah lakunya mungkin dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko. Ini mungkin, sebagai contoh, harga pasaran produk atau perkhidmatan yang dijual. Dalam keadaan harga percuma dan persaingan yang tinggi, ia boleh menjadi sangat bermasalah untuk meramalkan perjalanannya dengan jelas. Risiko ketidakpastian timbul dari sudut pandangan prospek syarikat untuk menerima hasil. Disebabkan oleh kejatuhan harga, nilainya mungkin tidak mencukupi untuk membayar obligasi semasa atau, sebagai contoh, menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan promosi jenama.
Kepastian atau kepastian ialah keadaan di mana orang ramai menyedari sepenuhnya masalah, penyelesaian alternatif adalah jelas, dan keputusan yang mungkin setiap keputusan adalah jelas. Di bawah keadaan yang pasti, orang sekurang-kurangnya dapat meramalkan fakta dan keputusannya. Keadaan ini bermakna pengetahuan yang betul dan definisi yang jelas tentang kedua-dua masalah dan penyelesaian alternatif. Sebaik sahaja seseorang individu mengenal pasti keputusan alternatif dan hasil yang diharapkan, membuat keputusan adalah agak mudah. Pembuat keputusan hanya memilih penyelesaian dengan potensi hasil terbaik.
Sebaliknya, kenaikan mendadak harga yang tidak dijangka boleh membawa kepada pengumpulan jumlah pendapatan tertahan yang berlebihan oleh syarikat. Yang, mungkin, dalam situasi yang berbeza - dengan dinamik sistematik penerimaan hasil - pengurusan akan melabur dalam pemodenan aset tetap atau pembangunan pasaran baru.
Sebaik sahaja objek yang dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko dari sudut pandangan pembangunan perniagaan telah dikenal pasti, kerja dijalankan untuk menentukan faktor yang mempengaruhi tingkah laku objek ini. Ini mungkin nombor yang mencerminkan kapasiti pasaran dan dinamik jualan untuk perusahaan yang beroperasi dalam segmen tertentu. Ini mungkin kajian faktor makroekonomi dan politik.
Sebagai contoh, ejen pembelian untuk syarikat percetakan dijangka akan memesan kertas berkualiti tinggi daripada pembekal yang menawarkan yang terbaik. harga rendah Dan perkhidmatan terbaik. Sudah tentu, proses membuat keputusan biasanya tidak semudah itu. Masalahnya mungkin banyak penyelesaian yang mungkin, dan mengira hasil yang dijangkakan bagi kesemuanya boleh memakan masa dan mahal.
Membuat keputusan dalam keadaan ketidakpastian adalah pengecualian untuk kebanyakan pentadbir dan profesional lain. Walau bagaimanapun, pengurus barisan pertama membuat keputusan setiap hari dengan pasti atau hampir pasti. Sebagai contoh, jadual pengeluaran yang ketat mungkin memaksa pentadbir barisan hadapan untuk meminta 10 pekerja bekerja lebih masa empat jam. Pentadbir boleh menentukan kos lebih masa dengan penuh keyakinan. Anda juga boleh meramalkan dengan tahap keyakinan yang tinggi bilangan unit tambahan yang boleh dikira dengan kepastian mutlak sebelum menjadualkan lebih masa.
Konsep risiko dan ketidakpastian, seperti yang kami nyatakan pada permulaan artikel, boleh dikaitkan dengan proses dalam kebanyakan masa. kawasan yang berbeza. Oleh itu, sebagai peraturan, yang paling julat yang luas faktor. Contohnya, yang berkaitan dengan sektor kewangan. Mari kita kaji bagaimana keadaan ketidakpastian dan risiko diperiksa semasa membuat keputusan mengenai pelbagai urus niaga monetari.
Dalam banyak masalah keputusan terdapat pembolehubah yang tidak berada di bawah kawalan pesaing yang rasional dan tentang pembuat keputusan yang mempunyai sedikit atau tiada maklumat untuk mengetahui keadaan masa hadapan. Pembuatan keputusan di bawah ketidakpastian berlaku apabila masa depan tidak dapat diramal berdasarkan pengalaman lalu. Selalunya terdapat banyak pembolehubah yang tidak boleh dikawal. Kadangkala adalah mungkin untuk menyatukan kesan pembolehubah tidak terkawal ini dari segi taburan kebarangkalian mereka.
Apabila membuat keputusan di bawah keadaan ketidakpastian, diandaikan bahawa kebarangkalian satu atau satu lagi penyata tentang untung dan rugi tidak diketahui. Risiko ialah keadaan di mana orang boleh menentukan masalah, menentukan kemungkinan kejadian tertentu, mengenal pasti penyelesaian alternatif, dan menunjukkan kemungkinan bahawa setiap penyelesaian akan menghasilkan. hasil yang diingini. Risiko biasanya bermaksud bahawa masalah dan penyelesaian alternatif berada di suatu tempat di antara keterlaluan yang dikemukakan maklumat lengkap kedua-dua definisi dan watak yang luar biasa dan samar-samar.
Faktor ketidaktentuan dan risiko dalam sektor kewangan
Kami menyatakan di atas bahawa pengurus perusahaan, apabila membangunkan algoritma penerimaan keputusan pengurusan, mula-mula mereka mengambil kira objek yang mungkin dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko, kemudian mereka mengenal pasti faktor yang menentukan kemungkinan berlakunya keadaan di mana mereka boleh bekerja.
Kebarangkalian ialah peratusan kali hasil tertentu akan berlaku jika seseorang membuat keputusan yang sama dengan kerap. Kuantiti dan kualiti maklumat yang tersedia kepada individu berkenaan keadaan keputusan yang berkaitan boleh berbeza dengan ketara, begitu juga penilaian risiko individu. Jenis, kuantiti dan kebolehpercayaan maklumat mempengaruhi tahap risiko dan fakta bahawa pembuat keputusan boleh menggunakan kebarangkalian objektif atau subjektif dalam menilai hasil.
Kebarangkalian objektif. Kemungkinan hasil tertentu berlaku berdasarkan fait accompli dan nombor tertentu dikenali sebagai kebarangkalian objektif. Kadang-kadang seseorang boleh menentukan kemungkinan hasil keputusan dengan memeriksa rekod sebelumnya. Sebagai contoh, walaupun syarikat insurans hayat tidak dapat menentukan tahun di mana setiap pemegang polisi akan meninggal dunia, mereka boleh mengira kebarangkalian objektif berdasarkan jangkaan bahawa kadar kematian lepas akan berulang pada masa hadapan.
Perkara yang sama boleh dilakukan apabila menyelesaikan masalah berkaitan pengurusan kewangan. Dalam bidang urus niaga monetari, objek yang boleh dipengaruhi oleh ketidakpastian (risiko adalah kes khasnya) paling kerap kuasa beli modal. Bergantung pada keadaan tertentu, ia mungkin bertambah atau berkurang. Sebagai contoh, disebabkan oleh inflasi dalam ekonomi negeri, dalam penilaian mata wang negara. Yang, seterusnya, mungkin bergantung kepada proses makroekonomi dan politik.
Kebarangkalian subjektif. Anggaran berdasarkan pertimbangan dan pendapat peribadi bahawa hasil tertentu berlaku dikenali sebagai kebarangkalian subjektif. Pertimbangan sedemikian berbeza dari satu orang ke orang lain, bergantung pada intuisi mereka, pengalaman terdahulu dalam situasi yang sama, pengetahuan dan kualiti peribadi. Selalunya, bagaimanapun, pembuat keputusan mempunyai maklumat tentang kebarangkalian bahawa setiap hasil akan berlaku, walaupun mereka tidak mengetahui dengan pasti status hasil sebenar.
Membuat keputusan apabila terdapat beberapa keadaan kemungkinan hasil yang diketahui taburan kebarangkalian dipanggil keputusan berisiko. Dalam masalah yang melibatkan ketidakpastian dan risiko, hasilnya adalah kontingensi di mana pembuat keputusan paling teruk berada dalam kegelapan sepenuhnya dan paling baik mempunyai maklumat tentang kebarangkalian.
Oleh itu, dalam bidang pembuatan keputusan yang berkaitan dengan pengurusan modal, tahap ketidakpastian (risiko - sebagai kes tertentu, sekali lagi) boleh dibentangkan pada tahap yang berbeza.
Pertama, pada tahap penunjuk makro ekonomi (contohnya, dinamik KDNK, inflasi), dan kedua, dalam bidang penunjuk kewangan individu (sebagai pilihan, kadar pertukaran mata wang negara). Faktor di kedua-dua peringkat menentukan kuasa beli modal.
Terdapat 4 peringkat organisasi. Ini termasuk tiga peringkat pengurusan serta pekerja operasi. DALAM garis besar umum, keputusan berulang dan rutin paling baik dikendalikan dengan tahap pentadbiran yang rendah. Sebaliknya, keputusan sekali sahaja dan unik dikendalikan dengan lebih baik oleh pengurusan kanan.
Begitu juga, pengurusan kanan lebih layak untuk membuat keputusan strategik jangka panjang seperti menentukan perniagaan organisasi, hala tuju dan matlamat global strategik untuk perkara yang sama dan peruntukan modal utama dan sumber kakitangan.
Setelah mengenal pasti objek yang dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko, serta mengenal pasti faktor yang mempengaruhinya, adalah perlu untuk menggunakan metodologi aplikasi praktikal. keputusan yang diambil. Contohnya, dibangunkan oleh pengurus syarikat atau pakar kewangan. Terdapat sejumlah besar pendekatan untuk ini. Antara yang paling biasa ialah penggunaan matriks keputusan. Mari kita kaji dengan lebih terperinci.
Pengurus pertengahan lebih bersedia untuk menyelaraskan keputusan dengan akibat jangka sederhana. Pengurus barisan hadapan harus memberi tumpuan kepada lebih banyak jabatan rutin. Akhir sekali, pekerja barisan hadapan lebih mampu membuat keputusan berkaitan kerja. Kepentingan membuat keputusan.
Ini penting kerana menggunakan pengambilan keputusan yang waras, terutamanya dalam keadaan kepastian, ketidakpastian dan risiko, memberitahu kita bahawa masalah atau situasi itu dinilai dan dipertimbangkan secara mendalam untuk memilih jalan terbaik untuk diikuti mengikut pelbagai alternatif dan operasi. Ia juga mempunyai vital penting untuk pengurusan kerana ia membantu mengekalkan keharmonian dan kesepaduan kumpulan dan seterusnya keberkesanannya.
Matriks sebagai alat untuk membuat keputusan dalam keadaan risiko dan ketidakpastian
Teknik yang dimaksudkan dicirikan terutamanya oleh kesejagatannya. Ia agak optimum untuk membuat keputusan mengenai objek yang dicirikan oleh risiko ekonomi dan ketidakpastian, dan oleh itu boleh digunakan dalam pengurusan.
Matriks keputusan melibatkan pemilihan satu atau lebih daripadanya berdasarkan kebarangkalian tertinggi rantaian faktor yang mempengaruhi objek. Oleh itu, penyelesaian utama dipilih - direka untuk satu set faktor, dan jika ia tidak berfungsi (atau, sebaliknya, ternyata relevan), maka pendekatan yang berbeza dipilih. Yang melibatkan pengaruh faktor lain ke atas objek.
Jika penyelesaian kedua ternyata bukan yang paling optimum, maka yang seterusnya digunakan, dan seterusnya, sehingga ia datang untuk memilih pendekatan yang paling tidak diingini, tetapi menghasilkan hasil. Pembentukan senarai penyelesaian - daripada yang paling berkesan kepada yang paling kurang berkesan, boleh dijalankan menggunakan kaedah matematik. Contohnya, melibatkan pembinaan graf taburan kebarangkalian operasi faktor tertentu.
Keadaan ketidakpastian dan risiko secara teori boleh dikira menggunakan kaedah teori kebarangkalian. Terutamanya jika orang yang melakukan ini mempunyai data statistik yang cukup mewakili di pelupusannya. Dalam amalan analisis ekonomi dan kewangan, sejumlah besar kriteria telah dibentuk mengikut kebarangkalian untuk mencetuskan faktor ketidaktentuan dan risiko tertentu boleh ditentukan. Adalah berguna untuk mengkaji sebahagian daripada mereka dengan lebih terperinci.
Kriteria untuk menentukan kebarangkalian dalam analisis ketidakpastian dan risiko
Kebarangkalian, sebagai kategori matematik, biasanya dinyatakan sebagai peratusan. Sebagai peraturan, ia bukan mewakili satu nilai, tetapi gabungan mereka - berdasarkan keadaan apa untuk faktor pencetus terbentuk. Ternyata beberapa kebarangkalian diambil kira, dan jumlahnya ialah 100%.
Kriteria utama untuk menilai tahap kebarangkalian operasi faktor tertentu dianggap sebagai objektiviti. Ia mesti disahkan:
Kaedah matematik yang terbukti;
Keputusan analisis statistik bagi sejumlah besar data.
Pilihan yang ideal adalah jika kedua-dua alat untuk mengenal pasti objektiviti digunakan. Tetapi dalam amalan, keadaan sedemikian jarang berlaku. Biasanya, risiko ekonomi dan ketidakpastian dikira dengan akses kepada set data yang agak kecil. Ini agak logik: jika semua perusahaan mempunyai akses yang sama kepada maklumat yang berkaitan, maka tidak akan ada persaingan di antara mereka, dan ini juga akan menjejaskan kadar pembangunan ekonomi.
Oleh itu, apabila menganalisis risiko ekonomi dan ketidakpastian, perusahaan selalunya perlu memberi penekanan aspek matematik pengiraan kebarangkalian. Semakin maju kaedah yang sesuai syarikat, semakin kompetitif syarikat itu dalam pasaran. Mari kita pertimbangkan kaedah di mana kebarangkalian pembentukan keadaan untuk mencetuskan faktor tingkah laku objek yang berkaitan dengan situasi ketidakpastian boleh diperhatikan boleh ditentukan (risiko adalah kes khasnya).
Kaedah untuk menentukan kebarangkalian
Kebarangkalian boleh dikira:
Dengan menganalisis situasi biasa (contohnya, apabila dengan kebarangkalian terbesar hanya 1 daripada 2 peristiwa boleh berlaku, sebagai pilihan: apabila melambung syiling, kepala atau ekor muncul);
Melalui taburan kebarangkalian (berdasarkan data sejarah atau analisis sampel);
Melalui analisis pakar senario - dengan penglibatan pakar berpengalaman yang boleh meneliti faktor yang mempengaruhi tingkah laku objek.
Setelah memutuskan kaedah untuk mengira kebarangkalian dalam rangka pengiraan ketidakpastian dan risiko, anda boleh mula menentukannya dalam amalan. Mari kita kaji bagaimana masalah ini boleh diselesaikan.
Bagaimana untuk menentukan kebarangkalian kejadian yang tidak pasti dalam amalan?
Penentuan praktikal kebarangkalian operasi faktor yang mempengaruhi objek, yang dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko, bermula dengan perumusan jangkaan khusus daripada objek yang sepadan. Jika itu adalah modal, maka ia boleh dijangka meningkat, kekal pada tahap yang sama atau menurun.
Matlamat pembiaya dalam kes ini mungkin, sebagai contoh:
Melabur modal dengan kuasa beli yang semakin berkurangan dalam pemodenan aset tetap;
Berasaskan pembentukan Wang dengan kuasa beli yang stabil atau berkembang bagi jumlah tambahan pendapatan tertahan.
Katakan bahawa pembiaya menjangkakan bahawa modal - disebabkan oleh sebab inflasi - akan mengurangkan kuasa belinya, akibatnya ia perlu dilaburkan dalam pemodenan aset tetap. Oleh itu, risiko (darjah ketidakpastian) dalam dalam kes ini ialah sejumlah besar modal akan dilaburkan dalam aset cair, manakala kuasa belinya mungkin, bertentangan dengan jangkaan, meningkat. Akibatnya, syarikat akan menerima kurang pendapatan tertahan. Pesaingnya pula boleh menggunakan modal mereka dengan lebih cekap.
Setelah menentukan jangkaan mengenai objek yang dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko, adalah perlu untuk mengkaji keseluruhan faktor yang mempengaruhi tingkah laku objek yang sepadan. Ini boleh jadi:
Penunjuk ekonomi negara (termasuk inflasi, kadar pertukaran mata wang negara, yang telah kami sebutkan di atas);
Keadaan di pasaran untuk bahan mentah, bahan dan dana dalam permintaan oleh syarikat (berkaitan dengan nilai yang kuasa beli modal korporat dikira);
Dinamik produktiviti modal (menentukan prospek pemodenan aset tetap syarikat).
Oleh itu, mungkin ternyata sebahagian besar modal syarikat dibelanjakan untuk pembelian bahan mentah, bahan dan dana, sementara ia diimport terutamanya dari luar negara. Akibatnya, peningkatan atau penurunan dalam kuasa beli dana organisasi akan bergantung, pertama sekali, pada dinamik kadar pertukaran mata wang negara, dan sedikit sebanyak pada inflasi rasmi.
Sumber ketidakpastian (risiko) dalam kes ini akan bersifat makroekonomi. Oleh itu, kadar pertukaran mata wang negara dipengaruhi, pertama sekali, oleh imbangan pembayaran negeri, nisbah aset dan liabiliti, tahap hutang kerajaan, jumlah volum urus niaga menggunakan mata wang asing dalam penyelesaian dengan pembekal asing.
Jadi kebarangkalian kejadian yang tidak pasti- meningkatkan, mengekalkan nilai yang stabil atau mengurangkan kuasa beli modal akan dikira dengan mengenal pasti faktor utama yang mempengaruhi objek yang sepadan, menentukan syarat untuk operasi faktor-faktor ini, serta kemungkinan kejadiannya (yang seterusnya , mungkin bergantung pada faktor tahap yang berbeza - dalam kes ini, makroekonomi).
Pembuatan Keputusan Berasaskan Risiko
Jadi, kami telah mengkaji bagaimana kebarangkalian berlakunya keadaan untuk faktor pencetus yang mempengaruhi tingkah laku objek yang dicirikan oleh ketidakpastian dan risiko boleh dikira. Ia juga berguna untuk mengkaji dengan lebih terperinci bagaimana keputusan itu sendiri boleh dibuat dalam keadaan ketidakpastian dan risiko.
Pakar moden mengenal pasti senarai kriteria berikut yang boleh digunakan untuk membimbing tugas tersebut:
Kebarangkalian memerhati penunjuk yang dijangkakan;
Prospek untuk mencapai nilai yang sangat rendah dan tinggi untuk penunjuk yang sedang dipertimbangkan;
Tahap serakan antara penunjuk jangkaan, minimum dan maksimum.
Kriteria pertama melibatkan pemilihan penyelesaian, yang pelaksanaannya boleh membawa kepada mencapai hasil yang optimum - contohnya, dalam soal pelaburan modal dalam membuka kilang TV di China.
Penunjuk yang dijangkakan dalam kes ini boleh berdasarkan data statistik sejarah atau yang dikira (tetapi berdasarkan, sekali lagi, pada beberapa pengalaman praktikal pakar yang membuat keputusan). Sebagai contoh, pengurus mungkin mempunyai maklumat bahawa keuntungan menghasilkan televisyen di kilang di China adalah secara purata kira-kira 20%. Oleh itu, apabila membuka kilang mereka sendiri, mereka mempunyai hak untuk mengharapkan penunjuk yang sama tentang kecekapan pelaburan modal.
Sebaliknya, mereka mungkin mengetahui kes di mana syarikat tertentu tidak mencapai angka ini dan, lebih-lebih lagi, menjadi tidak menguntungkan. Dalam hal ini, pengurus perlu mempertimbangkan senario sedemikian sebagai keuntungan sifar atau negatif.
Walau bagaimanapun, pembiaya juga mungkin mempunyai maklumat bahawa sesetengah firma telah berjaya mencapai kecekapan melabur di kilang China sebanyak 70%. Pencapaian penunjuk yang sepadan juga diambil kira semasa membuat keputusan.
Risiko (hasil ketidakpastian dalam kes ini) apabila mempertimbangkan kemungkinan melabur dalam membuka kilang di China mungkin terletak pada kemunculan syarat untuk mencetuskan faktor yang memberi kesan negatif kepada kemudahan - tahap keuntungan. Faktor-faktor yang boleh menyebabkan penunjuk sepadan menjadi negatif. Pada masa yang sama, satu lagi hasil ketidakpastian mungkin pencapaian keuntungan sebanyak 70%, iaitu angka yang telah dicapai oleh perniagaan lain.
Jika keuntungan negatif ditunjukkan, secara relatifnya, oleh 10% kilang yang dibuka di China, angka 70% mencapai 5%, dan angka yang dijangkakan sebanyak 20% direkodkan berdasarkan hasil kerja 85% kilang, maka pengurus boleh menerima keputusan positif mengenai pelaburan dalam membuka kilang pengeluaran televisyen di China.
Jika, berdasarkan data yang tersedia, 30% daripada kilang direkodkan, pengurus boleh:
Tinggalkan idea untuk melabur di kilang;
Analisis faktor yang boleh menentukan pulangan pelaburan yang sederhana dalam pengeluaran televisyen.
Dalam kes kedua, ketidakpastian dan risiko dalam keputusan pengurusan akan dipertimbangkan berdasarkan set kriteria baru dari segi jangkaan yang optimum, maksimum dan penunjuk minimum. Sebagai contoh, dinamik harga pembelian komponen boleh dikaji sebagai salah satu faktor keuntungan. Atau - penunjuk permintaan dalam pasaran yang mana televisyen yang dikeluarkan di sebuah kilang di China dibekalkan.
Ringkasan
Jadi, kami telah menentukan intipati fenomena seperti ketidakpastian dan risiko dalam perniagaan. Mereka boleh mencirikan pelbagai objek. Dalam bidang perniagaan, ini selalunya kuasa beli modal, keuntungan, dan kos harga untuk aset tertentu.
Risiko paling kerap dianggap oleh penyelidik sebagai kes istimewa ketidakpastian. Ia mencerminkan kemungkinan untuk mencapai hasil yang tidak diingini atau negatif daripada sebarang aktiviti.
Risiko dan ketidakpastian adalah konsep yang berkait rapat dengan istilah "kebarangkalian" yang berkaitan dengan matematik. Ia sepadan dengan satu set kaedah yang membolehkan seseorang mengira sama ada jangkaan pengurus, dalam kes perniagaan, atau pihak berkepentingan lain, adalah wajar berhubung faktor yang boleh menjejaskan ketidakpastian dan risiko dalam pengurusan perniagaan.
Selalunya sukar untuk mengurangkan keperluan pengurusan praktikal kepada satu parameter (contohnya, keuntungan maksimum). Masalah di mana pengoptimuman dijalankan mengikut beberapa parameter dipanggil masalah berbilang parameter atau vektor pengoptimuman. Pengoptimuman berbilang parameter ialah percubaan untuk mencari beberapa kompromi antara parameter tersebut yang penyelesaiannya perlu dioptimumkan.
Elemen penting dalam pengoptimuman tersebut ialah penetapan pekali berat untuk setiap parameter yang dioptimumkan. Kaedah biasa adalah untuk menentukan pekali berat menggunakan pendapat kolektif pakar pakar menggunakan mana-mana kaedah yang diketahui: penetapan berat secara langsung, dengan menilai kepentingan parameter dalam mata, atau dengan kaedah perbandingan berpasangan. Dengan mana-mana kaedah, seperti yang diketahui, jadual pekali berat normal diperolehi, dan kemudian berat umum setiap parameter adalah hasil peperiksaan.
Jika hasil pengesanan dan pemprosesan penilaian pakar atau beberapa pekali pemberat untuk fungsi sasarannya adalah ditakrifkan secara priori - a k, maka fungsi sasaran umum F tentang ditulis seperti berikut:
di mana F k fungsi objektif ke-k,
F k biasa– menormalkan nilai k-th Fungsi objektif,
s– bilangan komponen fungsi sasaran,
a k ialah pekali berat bagi fungsi objektif ke-k.
Teknologi untuk mendapatkan penyelesaian kepada masalah multiparameter terdiri daripada beberapa langkah:
Masalah pengoptimuman dirumuskan (untuk setiap parameter) - dan dengan itu F k ditentukan;
Masalah pengoptimuman diselesaikan untuk setiap parameter dan dengan itu norma F k ditentukan;
Tahap kepentingan relatif setiap parameter dalam rangka kerja ditentukan - pekali berat fungsi objektif k-th a k ;
Fungsi sasaran F tentang dirumuskan; dalam kes ini, tanda tambah diletakkan di hadapan komponen fungsi objektif umum yang dimaksimumkan, dan tanda tolak di hadapan komponen yang diminimumkan. Nilai F k biasa diambil apabila memaksimumkan komponen ke-k
F k norma =F k maks ,
apabila meminimumkannya
F k norma =F k min .
Masalah pengoptimuman diselesaikan untuk masalah berbilang parameter.
Kesimpulan berikut perlu diambil perhatian:
Apabila menyelesaikan menggunakan fungsi objektif umum, nilai parameter yang diperlukan mempunyai nilai perantaraan berbanding dengan penyelesaian menggunakan fungsi objektif komponen.
Keadaan ini tidak terpakai kepada nilai pembolehubah - nilainya sangat berbeza dalam semua pilihan untuk mencari yang optimum.
Menetapkan nilai pekali pemberat yang lain boleh memberikan penyelesaian yang lebih boleh diterima dari sudut pengurusan.
Membuat keputusan di bawah keadaan ketidakpastian dan risiko
SubjekKaedah untuk menyelesaikan masalah multikriteria dalam keadaan kekurangan maklumat
Konsep "ketidakpastian" dan "risiko"
Selalunya, pengurus di peringkat yang berbeza perlu menyediakan SD dalam keadaan maklumat yang tidak lengkap atau tidak tepat, pusing ganti kakitangan yang tinggi, ketidakjujuran pembekal dan pengguna, perubahan undang-undang yang kerap, tindakan pesaing yang tidak dijangka, dll. Akibatnya, kesilapan yang tidak disengajakan dalam keputusan pengurusan adalah mungkin.
Untuk mencari penyelesaian yang baik, anda harus:
1. Tentukan tujuan keputusan.
2. Takrifkan pilihan yang mungkin menyelesaikan masalah.
3. Tentukan hasil yang mungkin bagi setiap keputusan.
4. Nilai setiap hasil.
5. Pilih penyelesaian yang optimum berdasarkan matlamat.
Peringkat pertama ialah menentukan matlamat. Pembuat keputusan sendiri memilih peraturan yang akan digunakan, kerana untuk setiap kes peraturan tertentu boleh digunakan. Mereka dibahagikan kepada dua kumpulan:
Peraturan untuk membuat keputusan tanpa menggunakan nilai berangka kebarangkalian hasil ( keadaan ketidakpastian sepenuhnya );
Peraturan untuk membuat keputusan menggunakan nilai berangka kebarangkalian hasil ( keadaan risiko ).
Keputusan sebenar keputusan tidak selalunya bertepatan dengan yang dirancang. SD dicirikan oleh kedua-dua ketidakpastian dan risiko.
Ketidakpastian ditakrifkan sebagai maklumat yang tidak lengkap, tidak tepat, tidak jelas atau mengelak tentang sebarang objek atau proses. Ketidakpastian dikaitkan dengan penyediaan SD, dan risiko dikaitkan dengan pelaksanaannya (Rajah 3). Ini juga termasuk peristiwa force majeure yang berlaku di luar kehendak dan kesedaran orang ramai dan mengubah perjalanan pelaksanaan keputusan pengurusan yang dirancang.
Rajah 6 - Ketidakpastian dan risiko dalam sistem prosedur untuk pembangunan dan pelaksanaan keputusan pengurusan 2
Ketidakpastian sebagai satu proses - ini adalah aktiviti seorang pembuat keputusan yang membuat keputusan yang tidak berasas yang mencukupi sama ada disebabkan oleh ketidakcekapan atau disebabkan oleh ketidakpastian persekitaran luaran dan dalaman, serta kerumitan situasi masalah dan masa yang terhad.
DALAM kes am ketidakpastian boleh disebabkan sama ada oleh penentangan musuh yang bijak, atau oleh kesedaran yang tidak mencukupi tentang keadaan di mana keputusan itu dibuat.
Ketidakpastian boleh menjadi objektif atau subjektif. Objektif tidak bergantung kepada pengurus, pakar, pakar atau, untuk membuat generalisasi, pada subjek pembangunan dan pelaksanaan keputusan pengurusan. Sumber ketidakpastian dalam kes ini sama ada dalam persekitaran luaran, atau di luar pengaruh subjek yang membangunkan keputusan kawalan.
Mari kita berikan definisi risiko. risiko – ini adalah kemungkinan wujud kemungkinan kehilangan sumber (dalam bentuk perbelanjaan tambahan yang tidak dijangka) atau tidak menerima pendapatan yang berkaitan dengan pelaksanaan keputusan pengurusan tertentu.
Oleh itu, risiko dicirikan kebarangkalian kejadian dan magnitud kerugian. Pada tahap yang lebih besar atau lebih kecil, risiko terdapat dalam hampir semua keputusan pengurusan. Hampir mustahil untuk menghapuskannya sepenuhnya. Tugas pengurusan risiko adalah untuk meramalkannya, mengurangkan kemungkinan kejadian dan mengurangkan akibat buruk.
Risiko boleh dibahagikan kepada tiga kumpulan.
1. Risiko untuk mencapai SD (berapa kebarangkalian untuk mencapai atau tidak memenuhi SD ini). Sebagai contoh, risiko pelaksanaan dianggarkan pada 20%: 80% - ini bermakna dalam dua daripada sepuluh kes terdapat kemungkinan keputusan itu tidak dapat dilaksanakan.
2. Risiko mencapai matlamat semasa melaksanakan SD. Sebagai contoh, risiko 5%: 95% bermakna dalam lima kes daripada seratus satu boleh menjangkakan bahawa matlamat SD tidak akan tercapai.
3. Risiko am (dianggap sebagai jumlah risiko mencapai SD dan risiko mencapai matlamat apabila melaksanakan SD). Jadi, jika risiko pelaksanaan adalah sama dengan 2: 8, dan risiko mencapai matlamat adalah 3: 7, maka jumlah risiko pembangunan dan pelaksanaan SD akan sama dengan 5: 15, atau 25%: 75%.
Peraturan untuk membuat keputusan tanpa menggunakan nilai berangka kebarangkalian hasil (keadaan ketidakpastian sepenuhnya )
1. Penyelesaian maksimum - memaksimumkan pendapatan maksimum (Keputusan berdasarkan kriteria optimisme (maximax).
2. Penyelesaian Maximin - memaksimumkan pendapatan minimum (Keputusan mengikut kriteria Walda (maksimum )). Kriteria ini sangat berhati-hati. Ia memberi tumpuan kepada keadaan yang paling teruk, hanya di antaranya yang terbaik, dan kini dijamin, hasilnya ditemui.
3. Penyelesaian Minimax - meminimumkan kemungkinan kerugian maksimum (keputusan mengenai Kriteria ganas (minimaks). Intipati kriteria ini adalah untuk meminimumkan risiko. Seperti kriteria Wald, kriteria Savage sangat berhati-hati. Mereka berbeza dalam pemahaman mereka tentang situasi yang paling teruk: dalam kes pertama, ini adalah keuntungan minimum, dalam kedua, kerugian maksimum keuntungan berbanding dengan apa yang boleh dicapai di bawah syarat yang diberikan.
4. Kriteria Gurvich - kaedah kompromi dalam membuat keputusan.
Kaedah membuat keputusan ini adalah kompromi antara peraturan maximin berhati-hati dan peraturan maxima optimistik. Ia entah bagaimana menggabungkan peraturan yang tidak mempertimbangkan kebarangkalian individu hasil individu dengan peraturan yang mengambil kira kebarangkalian hasil.
Apabila menggunakan kriteria Hurwicz, keputusan terbaik dan terburuk dipertimbangkan untuk setiap penyelesaian, i.e. apa yang telah dibincangkan sebelum ini dalam peraturan maximin dan maximax. Pembuat keputusan memberi berat badan kedua-dua keputusan, atau pekali yang dipanggil pekali optimisme, K o = (0.1). Setiap baris matriks bayaran mengandungi skor terbesar dan skor terkecil. Mereka didarab dengan K o dan (1- K o) masing-masing dan kemudian jumlahnya dikira. Penyelesaian optimum akan sepadan dengan penyelesaian yang sepadan dengan maksimum jumlah ini dan, dengan mendarabkan keputusan dengan pemberat dan penjumlahan yang sepadan, memperoleh hasil keseluruhan.
Penyelesaian kepada masalah ini menganggap bahawa terdapat maklumat yang mencukupi untuk menentukan pemberat.
Semua kriteria keputusan yang dipertimbangkan membawa kepada keputusan yang berbeza. Oleh itu, pertama, kriteria yang dianggap sebagai "terbaik" oleh pembuat keputusan dipilih, dan kemudian penyelesaian "terbaik" untuknya diperolehi.
Mari kita pertimbangkan aplikasi kaedah membuat keputusan yang disenaraikan menggunakan contoh mudah.
Seperti yang telah dinyatakan, semasa membuat keputusan, seseorang harus dipandu oleh peraturan yang berkaitan. Pembuat keputusan sendiri memilih peraturan yang akan digunakan, kerana untuk setiap kes peraturan tertentu boleh digunakan. Jadi, mereka dibahagikan kepada dua kumpulan:
Peraturan untuk membuat keputusan tanpa menggunakan nilai berangka kebarangkalian hasil;
Peraturan untuk membuat keputusan menggunakan nilai berangka kebarangkalian hasil.
Contoh. 3 Katakan anda pemilik kedai roti CakeBox. Pada awal setiap hari, anda perlu memutuskan berapa banyak kek yang anda perlu ada dalam stok untuk memenuhi permintaan. Setiap kek berharga $0.70 dan anda menjualnya pada harga $1.30. Tidak mustahil untuk menjual kek yang tidak dituntut pada hari berikutnya, jadi bakinya dijual pada penghujung hari dengan harga $0.30 setiap satu. Anda perlu menentukan berapa banyak kek yang perlu dibeli pada awal setiap hari. Jadual di bawah menunjukkan data jualan untuk tempoh sebelumnya.
Jadual Permintaan untuk kek
Penyelesaian.
Jadi, pada awal hari anda boleh membeli 1, 2, 3, 4 atau 5 kek setiap hari untuk jualan seterusnya. Secara umum, keputusan dan keputusannya adalah lebih kurang sama, tetapi walaupun anda boleh membuat keputusan, anda tidak boleh mengawal hasilnya. Pembeli menentukannya sendiri, jadi hasilnya juga mewakili "faktor ketidakpastian." Untuk menentukan kebarangkalian setiap hasil, kami membuat senarai penyelesaian yang mungkin dan hasil yang sepadan. Dalam jadual pendapatan dikira, dengan kata lain, pulangan dalam bentuk kewangan untuk sebarang gabungan keputusan dan hasil:
JadualPendapatan (keuntungan) sehari, $
|
Hasil yang mungkin: permintaan untuk kek setiap hari |
|
||||
Menggunakan setiap peraturan keputusan, anda perlu menjawab soalan: "Berapa banyak kek yang perlu dibeli oleh CakeBox pada permulaan setiap hari?"
1. Peraturan maksimum- memaksimumkan pendapatan maksimum. Setiap penyelesaian yang mungkin di baris bawah jadual sepadan dengan pendapatan maksimum. Mengikut peraturan ini, anda akan membeli lima kek pada permulaan hari. Ini adalah pendekatan pemain kad - mengabaikan kemungkinan kerugian, mengira pendapatan maksimum yang mungkin.
Jadual Pendapatan Maksimum
2. Peraturan maksimum- memaksimumkan pendapatan minimum. Setiap penyelesaian yang mungkin di baris atas jadual sepadan dengan pendapatan minimum (jadual). Mengikut peraturan ini, anda akan membeli satu kek pada awal hari untuk memaksimumkan pendapatan minimum. Ini adalah pendekatan yang sangat berhati-hati dalam membuat keputusan.
Jadual pendapatan minimum
3. Peraturan Minimax- meminimumkan kemungkinan kerugian maksimum. Dalam kes ini, lebih banyak perhatian diberikan kepada kemungkinan kerugian daripada pendapatan. Jadual kemungkinan kerugian memberikan gambaran tentang keuntungan setiap hasil yang hilang akibat membuat keputusan yang salah. Sebagai contoh, jika permintaan adalah dua kek dan dua telah dibeli, maka pendapatan akan menjadi $1.20, tetapi jika anda membeli tiga, maka pendapatan akan menjadi $0.80 dan anda telah kehilangan $0.40. $0.40 inilah namanya kemungkinan kerugian atau kehilangan pendapatan. Jadual kemungkinan kerugian boleh diperoleh daripada jadual pendapatan dengan mencari pendapatan tertinggi bagi setiap hasil dan membandingkannya dengan pendapatan lain hasil yang sama (lihat Jadual 3.7).
Seperti yang telah dinyatakan, peraturan yang digunakan untuk bekerja dengan jadual pendapatan yang hilang ialah peraturan minimax. Ia juga dipanggil peraturan minimax untuk kemungkinan kerugian. Ia terdiri daripada memilih kemungkinan kerugian maksimum bagi setiap keputusan. Kemudian penyelesaian dipilih yang membawa kepada nilai minimum kerugian maksimum (jadual).
JadualKemungkinan kerugian setiap hari, $
|
Hasil yang mungkin: permintaan untuk kek setiap hari |
Bilangan kek yang dibeli untuk dijual (penyelesaian yang mungkin) |
||||
Jadual Kerugian maksimum yang mungkin
Jumlah minimum kerugian maksimum berlaku akibat pembelian tiga atau empat kek setiap hari. Oleh itu, mengikut peraturan minimax, anda akan memilih salah satu daripada penyelesaian ini.
Semua kriteria keputusan yang dipertimbangkan membawa kepada keputusan yang berbeza. Oleh itu, mula-mula kriteria yang dianggap "terbaik" dipilih, dan kemudian anda mendapat penyelesaian "terbaik" untuk anda.
Peraturan untuk membuat keputusan menggunakan nilai berangka kebarangkalian hasil
Dalam bahagian sebelumnya kami tidak menggunakan data tentang kebarangkalian hasil, sekarang mari cuba gunakan data ini semasa membuat keputusan.
1. Peraturan Kemungkinan Maksimum- memaksimumkan pendapatan yang paling berkemungkinan. Pertimbangkan kekerapan relatif (kebarangkalian) permintaan harian untuk kek. Jadual menunjukkan data jualan dalam tempoh sebelumnya.
Jadual Permintaan untuk kek
Kebarangkalian tertinggi 0.3 sepadan dengan permintaan tiga dan empat kek setiap hari. Sekarang pertimbangkan pendapatan setiap hasil dan pilih yang terbesar.
JadualPendapatan maksimum Untuk setiap penyelesaian
Mengikut peraturan ini, CakeBox mesti membeli empat kek setiap hari.
Untuk mewakili alternatif kepada keputusan pengurus, anda boleh gunakan jadual keputusan atau pokok keputusan (pokok matlamat ).
Kaedah membuat keputusan jadual
Jadual keputusan (atau jadual pembayaran) termasuk alternatif dan mereka akibat , atau keluar , yang biasanya dibentangkan dalam terma kewangan (yuran).
CONTOH. Syarikat sedang mempertimbangkan kemungkinan untuk menghasilkan dan memasarkan produk baharu. Pertimbangan projek ini memerlukan reka bentuk dan pembinaan kilang baru - besar atau kecil. Pasaran untuk produk ini mungkin menguntungkan atau tidak menguntungkan. Sudah tentu, ada alternatif untuk tidak membina atau menghasilkan apa-apa sama sekali.
Mari buat jadual untuk syarikat berdasarkan maklumat berikut. Loji besar: kes pasaran yang menggalakkan - akan memberikan keuntungan bersih sebanyak $ 200,000; tidak menguntungkan membawa kepada kerugian bersih $180,000. Loji kecil: kes pasaran yang menggalakkan - akan memberikan keuntungan bersih $100,000; mengakibatkan kerugian bersih sebanyak $20,000.
Satu lagi contoh membuat keputusan dalam keadaan ketidakpastian sepenuhnya
Jika terdapat ketidakpastian lengkap tentang keadaan alam semula jadi yang mungkin muncul dalam jadual (bermakna kita tidak boleh menganggarkan kebarangkalian untuk setiap hasil yang mungkin), maka dalam kes ini kita beralih kepada tiga kriteria untuk membuat keputusan di bawah ketidakpastian.
|
Alternatif |
Keadaan alam semula jadi |
Maksimum berturut-turut, $ |
Minimum berturut-turut, $ |
Purata berturut-turut, $ |
||||
|
Pasaran yang menggalakkan, $ |
Pasaran yang tidak menguntungkan, $ |
|||||||
|
Bina kilang besar | ||||||||
|
Bina tumbuhan kecil | ||||||||
|
Bina apa-apa | ||||||||
|
Kemungkinan sama |
||||||||
|
PENYELESAIAN |
Bina besar |
Bina apa-apa |
Bina kecil |
|||||
Membuat keputusan di bawah risiko
Ini adalah kes yang paling biasa; ia adalah penilaian kebarangkalian terhadap situasi dan keputusan. Beberapa kemungkinan keadaan alam boleh berlaku dan setiap keadaan mempunyai kebarangkalian tertentu.
Mempertimbangkan penyelesaian jadual dengan keadaan bersyarat dan anggaran kebarangkalian untuk semua keadaan alam, kita boleh menentukan pulangan tunai dijangka ( dijangka kewangan nilai – EMV ) bagi setiap pilihan.
Nombor ini mewakili nilai jangkaan pilihan, atau bayaran purata bagi setiap pilihan, iaitu, bayaran yang akan kita perolehi jika kita boleh mengulangi keputusan itu beberapa kali. Salah satu penyelesaian yang paling popular ialah memilih pilihan yang mempunyai nilai EMV tertinggi.
EMV i == (Kembali mengikut keadaan semula jadi pertama) 1 * (Kebarangkalian keadaan semula jadi pertama) +
(Kembali mengikut keadaan semula jadi ke-2) 2 * (Kebarangkalian keadaan semula jadi ke-2) +
(Kembali mengikut keadaan alam ke-n) n * (Kebarangkalian keadaan alam ke-n)
SAMBUNGAN CONTOH
Jika pengurus percaya bahawa kebarangkalian pasaran yang menguntungkan dan tidak menguntungkan adalah sama dan sama dengan 0.5, maka EMV untuk setiap pilihan boleh ditentukan:
EMV 1 = 0.5*200000 + 0.5*(-180000) = $10000
EMV 2 = 0.5*100000 + 0.5*(-20000) = $40,000 (maksimum)
EMV maksimum adalah dalam pilihan 2, oleh itu, kami akan membina sebuah loji kecil.
SYARAT-SYARAT CONTOH LAIN
Katakan pengurus ini telah menerima tawaran daripada firma penyelidikan pasaran untuk membantunya membuat keputusan. Penyelidik pasaran berpendapat bahawa analisis mereka akan memberitahu syarikat secara muktamad sama ada pasaran akan menguntungkan produk yang dicadangkan, iaitu, ia akan membolehkannya beralih daripada membuat keputusan di bawah risiko kepada membuat keputusan di bawah keadaan yang pasti dan dengan itu melindungi daripada kesilapan yang sangat mahal.
Tegas penyelidikan pemasaran dan banyak meminta perkhidmatannya - $65,000.
Banyak persoalan timbul:
Sekiranya anda mengupah firma untuk mendapatkan maklumat tersebut?
Adakah maklumat ini bernilai 65,000?
Berapa kos sebenarnya?
Menentukan nilai tersebut sempurna maklumat sangat berguna. Ini akan menetapkan had atas amaun yang boleh dibelanjakan untuk maklumat yang ditawarkan oleh perunding pemasaran.
Nilai maklumat boleh ditakrifkan sebagai perbezaan antara pulangan di bawah keadaan kepastian dan pulangan di bawah keadaan risiko. Mereka memanggilnya nilai jangkaan maklumat sempurna ( Dijangka Nilai daripada Sempurna Maklumat ) – EVPI :
EVPI= (Nilai Jangkaan Di Bawah Kepastian) – (maxEMV)
Nilai jangkaan di bawah kepastian ialah pulangan purata yang dijangkakan jika kami mempunyai maklumat yang boleh dipercayai sebelum membuat keputusan. Untuk mengiranya, kami memilih alternatif terbaik untuk setiap keadaan alam semula jadi dan mendarabkan pulangan yang diakibatkannya dengan kebarangkalian keadaan alam semula jadi itu berlaku.
SAMBUNGAN CONTOH
Hasil terbaik untuk pasaran yang menggalakkan ialah membina loji besar dengan bayaran $200,000. Hasil terbaik untuk pasaran yang tidak menguntungkan ialah tidak membina apa-apa dengan bayaran $0. Pulangan yang dijangkakan dalam keadaan pasti adalah
($200 000) * 0,5 + ($0) * 0,5 = $ 100 000
EMV maksimum – jangkaan pulangan dari segi kewangan ialah $40,000.
Mari kita takrifkan EVPI:
EVPI= ($100,000) – ($40,000) = $60,000.
Oleh itu, jumlah maksimum yang boleh dibayar oleh syarikat untuk maklumat sempurna ialah $60,000. Kesimpulannya adalah berdasarkan andaian bahawa kebarangkalian setiap keadaan alam ialah 0.5.
Membuat keputusan berdasarkan pokok matlamat
Kaedah yang kami gunakan di atas termasuk penyelesaian tunggal. Dalam amalan, membuat satu keputusan membawa kepada keperluan untuk membuat yang seterusnya, yang mengikuti dari yang sebelumnya. Dalam kes ini, kaedah jadual tidak sesuai, tetapi kaedah hierarki digunakan - pokok membuat keputusan, matlamat atau pokok keputusan.
Pokok keputusan - ia adalah perwakilan grafik proses yang mengenal pasti alternatif keputusan, keadaan alam semula jadi, dan kebarangkalian hasil yang sepadan bagi setiap gabungan alternatif dan keadaan alam semula jadi.
Langkah pertama ialah melukis pokok matlamat dan menentukan pulangan semua hasil untuk masalah tertentu.
Dalam kes ini, ia diterima terma dan jawatan:
Alternatif - arah tindakan atau strategi yang boleh dipilih oleh pembuat keputusan (DM).
Keadaan alam semula jadi - situasi yang pembuat keputusan tidak boleh mempengaruhi atau mempunyai pengaruh yang sangat sedikit
Simbol yang digunakan untuk pokok keputusan:
alternatif.
SAMBUNGAN CONTOH
Kami akan meneruskan daripada andaian bahawa kami bersetuju untuk membayar syarikat lain hanya $10,000 untuk penyelidikan pasaran. Titik keputusan pertama ialah sama ada untuk menjalankan penyelidikan pasaran atau tidak. Jika tidak, maka terdapat 0.5 kebarangkalian bahawa pasaran akan menguntungkan atau tidak.
Jika keputusan dibuat untuk menjalankan penyelidikan, maka nod sifat nombor 1 mempunyai dua cabang. Kami akan mengatakan bahawa terdapat 45 peratus peluang bahawa hasil penyelidikan akan menunjukkan pasaran yang menggalakkan untuk produk tersebut, dan peluang 0.55 jika hasilnya negatif.
Walau bagaimanapun, terdapat juga kemungkinan bahawa kajian $10,000 tidak akan memberikan maklumat yang tepat atau boleh dipercayai. Sebarang penyelidikan pasaran tertakluk kepada kesilapan. Dalam kes ini, terdapat kemungkinan 22% bahawa pasaran akan menjadi tidak menguntungkan, walaupun hasil penyelidikan akan positif.
Akhir sekali, apabila mengira pulangan, kami akan mengambil kira perbelanjaan penyelidikan kami dalam jumlah $10,000 di semua cawangan bahagian atas pokok itu.
Setelah menentukan semua kebarangkalian dan pulangan, kita boleh mula mengira pulangan yang dijangka dalam terma kewangan untuk setiap cawangan. Mari kita mulakan pada penghujung dan (atau sebelah kanan pokok) dan bekerja ke belakang. Apabila kita selesai, kita akan tahu penyelesaian terbaik.
EMV(nod 2) = 0.78 * $190,000 + 0.22 * (-$190,000) = $106,400
EMV(nod 3) = 0.78 * $90,000 + 0.22 * (-$30,000) = $63,800
EMV(jangan bina) = -$10,000
Sekiranya hasil kajian itu menggalakkan, loji besar perlu dibina
EMV(nod 4) = 0.27 * $190,000 + 0.73 * (-#190,000) = – $87,400
EMV(nod 5) = 0.27 * $90,000 + 0.73 * (–$30,000) = $2,400
EMV(jangan bina) = – $10,000
Sekiranya keputusan kajian tidak menggalakkan, syarikat mesti membina sebuah kilang kecil dengan pulangan yang dijangkakan sebanyak $2,400.
Teruskan bekerja ke belakang di bahagian atas pokok, mari kita mengira pulangan yang dijangkakan bagi kajian pasaran:
EMV(nod 1) = 0.45 * $106,400 + 0.55 * $2,400 = $49,200
Jika kajian pasaran belum dijalankan, maka:
EMV(nod 6) = 0.50 * $200,000 + 0.50* (-$180,000) = $10,000
EMV(nod 7) = 0.50 * $100,000 + 0.50 * (-$20,000) = $40,000
EMV(jangan bina) = $0
Sekiranya tiada penyelidikan telah dijalankan, maka pilihan terbaik adalah membina loji kecil.
Oleh itu, kita boleh membuat kesimpulan akhir : apabila menjalankan penyelidikan, pulangan adalah $49,200, tanpa menjalankannya – $40,000. Dalam kes pertama, bina loji besar, dalam kedua, loji kecil.
Pertama kedua
Titik titik berundur
Penyelesaian penyelesaian
Pasaran yang menggalakkan (0.78) $190,000
Besar
loji 2 Pasaran tidak menguntungkan (0.22) -$190,000
Pasaran yang menggalakkan (0.78) $90,000
Pasaran Buruk Kecil (0.22) -$30,000
Belajar
Keputusan Bukan – $10,000
binaan yang boleh diterima
Pasaran yang menggalakkan (0.27) $190,000
1 Besar
Loji 4 Pasaran tidak menguntungkan (0.73) -$190,000
Menjalankan Pasaran Menguntungkan (0.27) $90,000
pasaran 5
kaji Pasaran Advers Kecil (0.73) -$30,000
Belajar Bukan
hasil binaan – $10,000
negatif
Pasaran Menguntungkan (0.50) $200,000
Besar
loji 6 Pasaran tidak menguntungkan (0.50) -$180,000
Pasaran Menguntungkan (0.50) $100,000
Jangan laksanakan 7
penyelidikan Small Adverse Market (0.50) -$20,000
membina
Rajah 7 - Pokok dengan hasil dan kebarangkalian untuk keputusan membina loji
Topik Kaedah penilaian pakar. Kaedah Analisis Hierarki
Penilaian pakar
Untuk keadaan pasaran moden, kebenaran lama "untuk mengurus adalah untuk meramalkan" adalah relevan.
Adalah mungkin untuk mensistematisasikan kesukaran yang timbul apabila membangunkan penyelesaian yang kompleks:
maklumat statistik awal Tidak Sentiasa cukup dipercayai; walaupun ia boleh dipercayai, ia tidak boleh sentiasa berfungsi sebagai asas yang boleh dipercayai untuk membuat keputusan yang bertujuan untuk masa hadapan, kerana keadaan operasi boleh berubah secara mendadak - jumlah jualan produk baharu, keadaan risiko dan krisis, dsb.;
beberapa maklumat mempunyai watak kualitatif dan tidak boleh, pada dasarnya, diukur - pengaruh faktor sosial dan politik, kesan ekonomi daripada memperkenalkan inovasi, kesetiaan pelanggan, dsb.;
pada masa membuat keputusan tiada data tersedia , yang boleh menjejaskan pelaksanaan keputusan pada masa hadapan, tetapi mereka tidak boleh diabaikan;
sebarang idea berpotensi membayangkan kemungkinan dalam pelbagai cara pelaksanaannya, dan akibat ekonomi menimbulkan pelbagai hasil yang perlu dinilai terlebih dahulu; penilaian dijalankan dalam keadaan sumber yang terhad , dan penerimaan satu keputusan membawa kepada penolakan yang lain, yang mungkin tidak kurang berkesan;
polisemi, multidimensi dan perbezaan kualitatif penunjuk yang termasuk dalam kriteria umum untuk kualiti penyelesaian adalah halangan untuk menilai keberkesanan, kualiti, nilai atau kegunaan setiap penyelesaian yang mungkin.
Kesimpulan: Apabila membuat keputusan, penggunaan pengiraan mesti digabungkan dengan penggunaan pertimbangan pengurus, saintis, dan pakar - pakar. Ini memungkinkan untuk menggunakan pengalaman individu dan kolektif mereka, selalunya "tersembunyi", dinyatakan hanya sebagai akal sehat. Kemustahilan untuk mendapatkan maklumat rasmi dan benar-benar boleh dipercayai dikurangkan dengan penggunaan kaedah matematik dan statistik analisis dan generalisasi penilaian pakar.
Penggunaan maklumat yang diterima daripada pakar, pengumpulan, sintesis dan analisis menggunakan prosedur khas dan kaedah matematik dipanggil kaedah penilaian pakar.
asas peringkat proses semakan rakan sebaya :
Pembentukan tujuan dan objektif kajian, penentuan belanjawan, hasil yang diharapkan dan bentuk pembentangannya;
Pembentukan kumpulan untuk menguruskan proses penilaian;
Memilih kaedah untuk mendapatkan maklumat pakar dan kaedah untuk memprosesnya;
Pemilihan kumpulan pakar [penilaian kecekapan pakar],
Pembangunan sistem penarafan, soal selidik (soal selidik), [pra-pemprosesan penilaian]
Tinjauan pakar, penilaian konsistensi pendapat pakar,
Pemprosesan dan analisis hasil tinjauan,
Tafsiran keputusan dan membuat keputusan.
Empat peringkat pertama dijalankan oleh ketua organisasi dan ketua penyelidikan pakar yang dilantik oleh mereka dan bersifat tidak formal.
Pembentangan dan pra-pemprosesan penilaian pakar
