В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субъектов рынка достаточно высока. В связи с этим большое практическое значение приобретают методы перспективного анализа , когда нужно принимать управленческие решения, оценивая возможные ситуации и делая выбор из нескольких альтернативных вариантов .
Теоретически существует четыре типа ситуаций, в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения , в том числе и на уровне предприятия : в условиях определенности , риска , неопределенности , конфликта . Рассмотрим каждый из этих случаев .
1. Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенностиЭто самый простой случай: известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Нужно выбрать один из возможных вариантов . Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов . Рассмотрим две возможные ситуации :
а) Имеется два возможных варианта:
n=2
В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов . Последовательность действий здесь следующая :
определяется критерий по которому будет делаться выбор ;Возможны различные методы решения этой задачи . Как правило они подразделяются на две группы :
методы основанные на дисконтированных оценках ; методы, основанные на учетных оценках .Первая группа методов основывается на следующей идее . Денежные доходы , поступающие на предприятие в различные моменты времени , не должны суммироваться непосредственно; можно суммировать лишь элементы приведенного потока . Если обозначить F1,F2 ,....,Fn прогно коэфициент дисконтирования зируемый денежный поток по годам , то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле :
Pi = Fi / ( 1+ r ) I r- коэффициент дисконтирования.
Назначение коэффициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности будущих денежных поступлений ( доходов ) и приведении их к текущему моменту времени . Экономический смысл этого представления в следующем : значимость прогнозируемой величины денежных поступлений через i лет ( Fi ) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi . Это означает так же , что для инвестора сумма Pi в данный момент времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности . Используя эту формулу , можно приводить в сопоставимый вид оценку будущих доходов , ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом случае коэффициент дисконтирования численно равен процентной ставке, устанавливаемой инвестором , т.е. тому относительному размеру дохода , который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал .
Итак последовательность действий аналитика такова ( расчеты выполняются для каждого альтернативного варианта ) :
рассчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка ) , IC ;Вторая группа методов продолжает использование в расчетах прогнозных значений F . Один из самых простых методов этой группы - расчет срока окупаемости инвестиции .Последовательность действий аналитика в этом случае такова :
рассчитывается величина требуемых инвестиций , IC ;б) Число альтернативных вариантов больше двух.
n > 2
Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов , техника “ прямого счета “ в этом случае практически не применима . Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального программирования ( в данном случае этот термин означает “ планирование ” ) . Этих методов много ( линейное , нелинейное, динамическое и пр. ), но на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование. В частности рассмотрим транспортную задачу как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных . Суть задачи состоит в следующем .
Имеется n пунктов производства некоторой продукции ( а1,а2,...,аn ) и k пунктов ее потребления ( b1,b2,....,bk ), где ai - объем выпуска продукции i - го пункта производства , bj - объем потребления j - го пункта потребления . Рассматривается наиболее простая , так называемая “закрытая задача ” , когда суммарные объемы производства и потребления равны . Пусть cij - затраты на перевозку единицы продукции . Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям , минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции . Очевидно , что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим , что исключает применение метода “ прямого счета ” . Итак необходимо решить следующую задачу :
E Cg Xg -> minИзвестны различные способы решения этой задачи -распределительный метод потенциалов и др . Как правило для расчетов применяется ЭВМ
При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса ( компьютерная программа ) , содержащая b-е число факторов и переменных , значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию . Таким образом машинная имитация - это эксперимент , но не в реальных , а в искусственных условиях . По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев .
2. Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска.Такая ситуация встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:
известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);Последовательность действий аналитика в этом случае такова:
прогнозируются возможные исходы Ak , k = 1 ,2 ,....., n ; каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk , причемПример: имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей
Проект А | Проект В | ||
Прибыль | Вероятность | Прибыль | Вероятность |
3000 | 0. 10 | 2000 | 0 . 10 |
3500 | 0 . 20 | 3000 | 0 . 20 |
4000 | 0 . 40 | 4000 | 0 . 35 |
4500 | 0 . 20 | 5000 | 0 . 25 |
5000 | 0 . 10 | 8000 | 0 . 10 |
Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет соответственно равно :
( Да ) = 0 . 10 * 3000 + ......+ 0 . 10 * 5000 = 4000
( Дб ) = 0 . 10 * 2000 +.......+ 0 . 10 * 8000 = 4250
аким образом проект Б более предпочтителен. Следует , правда , отметить , что этот проект является и относительно более рискованным , поскольку имеет большую вариацию по сравнению с проектом А ( размах вариации проекта А - 2000 , проекта Б - 6000 ) .
В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений . Логику этого метода рассмотрим на примере .
Пример : управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения станка М1 либо станка М2 . Станок М2 более экономичен, что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов:
Постоянные расходы | Операционный доход на единицу продукции | |
Станок М1 | 15000 | 20 |
Станок М2 | 21000 | 24 |
Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов:
Этат 1 . Определение цели .
В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли .
Этап 2.Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа (контролируются лицом , принимающим решение)
Управляющий может выбрать один из двух вариантов:
а1= { покупка станка М1 }
а2= { покупка станка М2 }
Этап 3 . Оценка возможных исходов и их вероятностей ( носят случайный характер ).
Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности следующим образом :
х1= 1200 единиц с вероятностью 0 . 4
х2= 2000 единиц с вероятностью 0 . 6
Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода :
( Да ) = 9000 * 0 . 4 + 25000 * 0 . 6 = 18600
( Дб ) = 7800 * 0 . 4 + 27000 * 0 . 6 = 19320
Таким образом , вариант с приобретением станка М2 экономически более целесообразен .
3. Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности.Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа применяются достаточно редко. Основная трудность здесь состоит в том , что невозможно оценить вероятности исходов . Основной критерий - максимизация прибыли - здесь не срабатывает , поэтому применяют другие критерии :
максимин ( максимизация минимальной прибыли )Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ . Подобные ситуации рассматриваются в теории игр . Безусловно на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто . В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные методы .
Оценки, полученные в результате применения формализованных методов , являются лишь базой для принятия окончательного решения ; при этом могут приниматься во внимание дополнительные критерии , в том числе и неформального характера .