Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Прийняття ризикованих рішень за допомогою функції вигідності

Читайте также:
  1. III. Поняття, ознаки та функції правових пільг
  2. III. Прийняття та розгляд електронної заяви приймальною комісією Рівненського державного гуманітарного університету
  3. IV. Поняття, ознаки та функції правових заохочень
  4. IV. ПОНЯТТЯ, ОЗНАКИ ТА ФУНКЦІЇ ПРАВОПОРЯДКУ
  5. IV. Функції юридичної практики
  6. V. Структура та функції політичної системи суспільства
  7. Автоматичне створення вмісту за допомогою компонентів FrontPage

Кількісна оцінка пріоритетності альтернативних дій, яку називають ступенем вигідності (переваги, utility), залежить від особистих характеристик керівника і тому має бути віднос­ною (безрозмірною) величиною. Поняття «вигідність» стосовно прийнят-тя ризикованих рішень відповідає концепції фон Нейма­на—Моргенштерна, згідно з якою вигідність (інколи кажуть ко­рисність) — це ймовірність деяких подій.

Концепція вигідності за фінансових операцій основана на зі­ставленні кожним керівником двох альтернатив: ризикованої, оцінкою якої є математичне сподівання доходу або збитку, та га­рантованої, котра дає стабільний дохід або збиток (величиною х) за будь-яких умов.

Нехай ризикована альтернатива — базовий контракт (лотерея) <A,q,B> оцінюється таким розподілом імовірностей: дохід вели­чиною А з імовірністю q, а збиток величиною В з імовірністю \-q. Числа А і В можна вибирати довільними, але їх порядок має від­повідати значенню сум грошей, якими оперує керівник у процесі прийняття рішень.

Математичне сподівання доходу за реалізації базового конт­ракту залежить від величини q при фіксованих значеннях А та В.


Визначення. Співвідношення між гарантованим доходом очікуваним результатом M(q), за якого вибір для ОПР між двома стратегіями стає однаковим, визначає еквівалентний базовий кон-тракт з величиною ймовірності q .

У такому разі можуть мати місце три варіанти вибору:

1. Обережна ОПР (яка, зазвичай, не ризикує) вибирає таке значення q : M(q)>x.

2. Нейтральна (байдужа) до ризику ОПР: M(q)=x.

3. Ризикована ОПР: M(q) <х.

Вигідність U(x) визначається значенням q в базовому контрак­ті за відомих параметрів А і В, яке вибирається керівником залеж­но від контексту прийняття рішень і здатності приймати ризикова­ні рішення. На рис. 6.8. зображені вигляди основних типів функцій вигідності залежно від відношення ОПР до ризику — бажає ри­зикувати, не бажає ризикувати і нейтральна (байдужа) до ризику. В останньому разі вибір альтернативи за допомогою функції ви­гідності й за допомогою дерева рішень (оптимальна альтернатива має найбільше значення математичного сподівання прибутку) дає однакові результати.

Рис. 6.8. Основні типи функції вигідності

Якщо функція U(x) відома, то проблема вибору альтернатив­них дій зводиться до оцінювання вигідності кожної альтернати­ви, на підставі чого вибирається оптимальна (за найбільшим зна­ченням вигідності) альтернатива.



 


6.3.2.4. Сітьові і оптимізаційні моделі

Планування і управління проектом, проблеми розмі­щення, призначення, розподілу і транспортування можна розв'я­зувати з використанням сітьових та оптимізаційних моделей. На­приклад, ми можемо побудувати і аналізувати сітьовий графік розроблення проекту, використовуючи програмне забезпечення управління проектом. «Управління проектом» є популярною ка­тегорією готового програмного забезпечення підтримки прийнят­тя рішень, наприклад Microsoft Project можна застосовувати, щоб ефективно спланувати, керувати і отримувати проектну інформа­цію. У той час, як багато користувачів обчислювальних систем добре обізнані з програмами підтримки управління проектами, не кожний усвідомлює, що вони базуються на моделях сітьового по­току (потоках у мережах). Ці моделі — спеціально структуровані задачі лінійного програмування.



Аналітики СППР можуть визначити інші мережі. Наприклад, можна розробити мережу можливих маршрутів авіаліній і роз­кладів (планів) і зіставити відповідні витрати. Ряд маршрутів може аналізуватися з застосуванням низки евристичних або кі­лькісних інструментальних засобів. Крім управління проектом і маршрутизації літальних апаратів сітьові моделі можна застосо­вувати для виробничого й календарного планування викорис­тання агрегатів, планування персоналу і складання розкладів, розподільного використання земель, планування розкладу за­нять, заводського розміщення (розміщення обладнання), управ­ління міжнаціональним рухом грошових засобів (готівки) та для створення інтегрованої системи «виробництво-запаси-розпо-діл». Часто сітьова модель може бути зображена, як множина вершин і дуг. Раніше була розглянута система PERT для плану­вання розроблення функціональної задачі стосовно інформацій­ної системи.

Загрузка...

Найчастіше моделі оптимізації включають у СППР, щоб розв'язувати проблеми розподілу ресурсів. Менеджери час­то намагаються розподіляти продуктивні ресурси, наприклад, сировину, людей, гроші або час, які можна використовува­ти по-різному. Проблема полягає у визначенні найкращого шляху їх використання. Менеджерам потрібно визначати те, що здається «найкращим», але, зазвичай, у такому разі мається на увазі максимізація прибутку, мінімізація витрат, поліпшен­ня якості продукції або мінімізація ризику відмови облад­нання.


6.3.2.5. Імітаційні (симуляційні) моделі

У компаніях часто виникають завдання щодо планування виробництва нового продукту або побудови нової фабрики. Хоча можна скористатися прямим аналізом, менеджерам водночас потріб­но приймати багато взаємопов'язаних побічних рішень. Напри­клад, налагодження виробництва нового продукту потребує роз­в'язання питань щодо обладнання, календарного планування і упра­вління, способів організації виробництва. Багато факторів вплива­ють на ці рішення, включаючи потребу в досягненні певного обсягу виробництва і витрат, які асоціюються з досягненням цієї мети. Імі­тація дискретних подій і моделі для розрахунку собівартості можуть допомогти оцінити комплексні, взаємопов'я-зані проблеми.

Термін симуляція (Simulation) або імітація має багато значень за­лежно від дисципліни, де він використовується. У контексті ство­рення СППР імітація взагалі стосується методики проведення експе­риментів на комп'ютерно-базованій моделі, що називається іміта­ційною моделлю. Велика кількість проблем може бути розв'язана з застосуванням імітації, включаючи управління запасами і дефіцитом, планування і розподілення робочої сили, управління чергами і лікві­дацією скупченостей, питання надійності і заміни обладнання, упоряд­ковування технологічних операцій і календарне планування. Доклад­ніше відомості щодо імітаційних моделей можна знайти в [37].

Машинна імітація досить часто застосовується в орієнтованих на моделі СППР. Нині кілька програмних виробів доступні для створення імітаційних моделей. Simul8 (Visual Thinking Inc.) є ПК-базованим пакетом імітації, що коштує $500. Він має аніма­цію і візуально оснований інтерфейс. Розширений корпорацією «Imagine That!» цей пакет став дорожчим і комплекснішим іміта­ційним пакетом. @RISK компанії «Palisades» використовує імі­таційну модель Монте-Карло. Більше інформації про імітацію можна знайти за адресою: http://www.informs-cs.org/.

6.3.2.6. Мови моделювання і електронні таблиці

Моделі можна розробляти за допомогою різних мов програмування, наприклад Java чи C++, та великої множини па­кетів програм, включаючи електронні таблиці і пакети моделю­вання. Електронні таблиці досить просто використовують для побудови орієнтованих на моделі настільних СППР. Пакети мо­делювання призначені для того, щоб допомагати користувачам


будувати моделі й маніпулювати ними. Системи управління мо­делями забезпечують підтримку різних фаз рішення.

На ринку програмних продуктів є багато пакетів мов планування і моделювання. Типові додатки моделей планування уможливлю­ють: фінансове прогнозування; планування людських ресурсів; pro forma підготовлення фінансових звітів; планування прибутку; роз­рахунок рентабельності капіталовкладень; прогнозування збуту; розроблення маркетингових рішень; аналіз інвестицій; аналіз злиття і поглинання фірм; планування податків; прийняття рішень типу «орендувати чи купити»; оцінювання ризику нового заходу.

На закінчення розгляду орієнтованих на моделі СППР, заува­жимо, що навчитися будувати моделі й орієнтовані на моделі СППР є складним завданням, яке потребує виконання великої попередньої роботи. Професіоналам ІСМ, які хочуть будувати моделі, потрібно мати високий рівень кваліфікації в науці управ­ління і дослідженні операцій. Якщо менеджери і ІСМ професіо­нали хочуть розробити ефективну орієнтовану на моделі СППР, то їм, можливо, потрібно буде розширити свої знання в цих нау­ках. Якщо вчені з управління хочуть сприяти розробленню СППР, то вони мусять мати дуже широке розуміння систем під­тримки прийняття рішень і менше зосереджуватися на специфіч­них кількісних інструментальних засобах і технологіях.

Орієнтовані на моделі СППР містять важливі інструментальні засоби підтримки менеджерів. Інтерес менеджерів до орієнтова­них на дані СППР і групові СППР, що спостерігається останнім часом, не повинен обмежувати їхні потреби до нових версій мо­дельно-базованих систем і до отримання нових можливостей за­вдяки використанню Web-технологій. Менеджерам і аналітикам СППР потрібно активно включатися в процес виявлення цілей створення орієнтованих на моделі СППР та їх можливостей.

6.3.3. Приклади орієнтованих на моделі СППР 6.3.3.1. СППР Analytics 2.0


Дата добавления: 2015-08-13; просмотров: 57 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Орієнтовані на комунікації і групові СППР | СППР і СППР загального призначення | Моделі в аспекті інформаційного підходу | Модель, основана на знаннях | Модель єрархії управління | Моделі, орієнтовані на особистість ОПР | Призначення орієнтованих на моделі СППР | Що потребують прийняття рішень | Аналіз беззбитковості | Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Діаграми впливу| Діапазон застосування Analytica 2.0

mybiblioteka.su - 2015-2020 год. (0.009 сек.)