Моделирование как метод руководства

Существенную
роль в управленческой деятельности
выполняет общенаучный метод
моделирования,
который опирается на системный и
комплексный подходы к управлению.
Моделирование
представляет собой исследование
каких-либо явлений, процессов или систем
объектов путем построения и изучения
их моделей, а также использование
моделей для определения или уточнения
способов построения вновь создаваемых
объектов. В теории управления метод
моделирования обычно осуществляется
путем построения и оперирования
моделями, отражающими свойства,
взаимосвязи, структурные и функциональные
характеристики управляемых объектов,
существенные с точки зрения осуществления
управленческих решений. Он осуществляется
в несколько этапов.

Этапы
моделирования:

1. Постановка
целей и задач конструирования моделей.

2. Теоретический
(эмпирический) анализ данной модели и
определение области применения.

3. Практическое
применение полученных данных.

4. Если
возникает необходимость, проводится
четвертый этап, содержание которого
составляет корректировка полученных
результатов с целью введения дополнительных
данных и факторов, возможных ограничений
и уточнений.

Моделирование
–
это один из важнейших методов научного
познания, с помощью которого создается
модель (условный образ) объекта
исследования. Сущность его заключается
в том, что взаимосвязь исследуемых
явлений и факторов передается в форме
конкретных математических уравнений.

Процесс
построения математической модели
включает в себя следующие типовые
этапы:

1.формулирование
целей моделирования;

2.качественный
анализ экосистемы, исходя из этих целей;

3.формулировку
законов и правдоподобных гипотез
относительно структуры экосистемы,
механизмов ее поведения в целом или
отдельных частей (при самоорганизации
эти законы «находит» компьютер);

4.
идентификацию модели (определение ее
параметров);

5.
верификацию модели (проверку ее
работоспособности и оценку степени
адекватности реальной экосистеме);

6.
исследование модели (анализ устойчивости
ее решений, чувствительности к изменениям
параметров и пр.) и эксперимент с ней.

45.Контроль как функция менеджмента.

В
менеджменте контроль — это процесс
обеспечения достижения организацией
своих целей (См. Целеполагание). Он
представляет собой систему наблюдения
и проверки соответствия процесса
функционирования управляемой подсистемы
принятым решениям, а также выработки
определенных действий. Существует три
аспекта управленческого контроля:

• установление
стандартов — точное определение целей,
которые должны быть достигнуты в
определенный отрезок времени. Оно
основывается на планах, разработанных
в процессе планирования;

• измерение
того, что было достигнуто за период, и
сравнение достигнутого с ожидаемыми
результатами;

• подготовка
необходимых корректирующих действий;

Менеджер
должен выбрать одну из трех линий
поведения: ничего не предпринимать,
устранить отклонение или пересмотреть
стандарт.

Основные
виды контроля для менеджмента

1. предварительный
   контроль. Осуществляется до фактического
   начала работ. Средства осуществления
   — реализация определенных правил,
   процедур и линий поведения. Используется
   по отношению к человеческим (анализ
   профессиональных знаний и навыков,
   необходимых для выполнения должностных
   обязанностей, отбор квалифицированных
   людей), финансовым (составление бюджета)
   и материальным ресурсам (выработка
   стандартов минимально допустимых
   уровней качества, проведение проверок);

2. текущий
   контроль. Осуществляется непосредственно
   в ходе проведения работ. Базируется
   на измерении фактических результатов,
   полученных после проведения работы.
   Для осуществления контроля аппарату
   управления необходима обратная связь;

3. заключительный
   контроль. Одна из функций состоит в
   том, что контроль дает руководству
   информацию, необходимую для планирования,
   если аналогичные работы предполагается
   проводить в будущем. Также способствует
   мотивации, так как измеряет достигнутую
   результативность.

Характеристики
эффективного контроля:

1. Стратегическая
   направленность контроля

2. Ориентация
   на результаты

3. Соответствие
   делу

4. Гибкость
   контроля

5. Простота
   контроля

6. Экономичность
   контроля

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Моделирование как метод разработки управленческого решения

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Моделирование как метод разработки управленческого решения

1.1 Понятие «модель» и механизм управления проблемами

1.2 Основные концептуальные модели

1.3 Классификация моделей процесса принятия управленческих решений

1.4 Использование моделей процесса принятия решений

2 Разработка и принятие решений в условиях неопределенности и риска

2.1 Цель практической части

2.2 Постановка задачи

2.3 Формализация задачи методами теории игр

2.4 Решение задачи

2.5 Выводы

Заключение

Список используемой литературы

ВВЕДЕНИЕ

В моей курсовой работе, я рассматриваю тему в теоретической части: «Моделирование как метод разработки управленческого решения»

Задачи, которые я перед собой ставлю:

1. Раскрыть понятие «моделирование».

2. Рассмотреть основные концептуальные модели, с помощью которых описывается принятие управленческих решений в организации.

3. Ознакомиться с классификацией моделей процесса принятия управленческих решений.

4. Рассмотреть, как используются модели процесса принятия управленческих решений.

5. В практической части решить поставленную задачу.

Цель моей курсовой: Научиться применять знания, полученные на лекциях по данному предмету на практике, а именно принимать решение в условиях неопределенности и риска, с помощью определенных расчетов (часть 2). А также, выяснить для себя, почему моделирование необходимо в процессе принятия управленческого решения.

1 МОДЕЛИРОВАНИЕ, КАК МЕТОД РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

1.1 Понятие «модель» и механизм управления проблемами

Термин «модель» различными авторами толкуется неодинаково.

Так, скажем, Мексон, Альберт и Хедоури под моделью понимают упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется; Шеннон под моделью понимает представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности.

Но нам более удачным представляется определение понятия «модель», данное Медоузом и другими в монографии «Пределы роста», в которой анализируются различные возможные сценарии развития, экономики и человечества.

Согласно этому определению, модель – это просто упорядоченный набор предложений о сложной системе.

Модели используются для более четкого понимания того или иного аспекта функционирования объекта путем отбора тех наблюдений, опыта, ощущений и т. д., которые имеют отношение к анализируемой проблеме.

Модель менее сложна, чем моделируемый объект, и позволяет руководителю лучше разобраться в конкретной ситуации и принять правильное решение.

Анализ моделей и особенностей организации как искусственного, так и естественного типа показал, что любая организация, функционирующая в реальном, быстро меняющемся мире, должна обладать эффективно работающим механизмом управления решением возникающих перед ней проблем.

Не менее важен для организации и исполнительный механизм, обеспечивающий реализацию принятого решения.

Механизм управления проблемами организации должен обеспечивать:

· Выявление и диагностику проблем, возникающих в организации при изменении внешних и внутренних условий;

· Соотнесение их со стратегическими и тактическими целями;

· Анализ проблем и подготовку управленческих решений;

· Определение механизма реализации решений;

· Определение Конкретных исполнителей среди существующих структурных подразделений.

Если же среди существующих структурных подразделений организации отсутствуют подразделения, способные эффективно реализовывать принятые решения, а решения являются жизненно важными для выживаемости организации или для достижения стратегических или важных тактических целей, то необходимо создание новых подразделений, способных обеспечить их реализацию.

Примером массового создания новых структурных подразделений на российских предприятиях в период перехода к рынку было создание маркетинговых подразделений, поскольку без обеспечения сбыта производимой предприятием продукции не могло быть и речи о ведении эффективной экономической деятельности.

Модель решения проблем в организации – это, прежде всего, представление ее механизма управления проблемами.

1.2 Основные концептуальные модели

Приведем основные концептуальные модели, с помощью которых описывается управление, а значит, и принятие управленческих решений в организации.

1.Модель «организация-машина». Согласно этой модели, организация представляется, как безличностный механизм, в виде многоуровневой административной иерархии, состоящей из формализованных структур, связей, системы взаимоотношений между ее членами.

Большое внимание при этом уделяется единству командования, функциональному взаимодействию, механизмам управления.

К этой модели близка и «бюрократическая модель» организации.

2.Модель «естественной» организации предполагает, что организации, возникающие естественным образом, развиваются по собственным законам. Они обладают способностью самонастраиваться, реагируя на внешние и внутренние изменения. Отклонение от цели не считается отрицательным результатом, поскольку естественная организация функционирует, как правило, в условиях со значительным элементом неопределенности.

3.Организация-община. В соответствии с этой моделью главным регулятором в организации являются принятые в группе нормы поведения. Особое значение придается межличностным отношениям, отношениям между отдельными членами организации, взаимным привязанностям, общим интересам.

4.Социотехническая модель. Согласно этой модели, особое значение в структуре организации придается влиянию технологического процесса производства на внутригрупповые связи.

5.Интеракционистская модель. В этой модели основное внимание уделяется роли ожиданий и системы ценностей членов организации, их представлениям о ситуации, взаимодействию между членами организации.

6.Институциональная модель. Институциональная модель предполагает, что функционирование и структура организации формируются под воздействием институций – традиций и норм, действующих во внутренней и внешней среде функционирования организации.

7.Конфликтная модель. При использовании конфликтной модели предполагается, что внутри организации сталкиваются и противодействуют друг другу противоположные цели и институции.

Основной задачей при управлении взаимодействием организации с внешней средой является максимальная адаптация организации к внешней среде, снижение неопределенности положения организации, достижение ее стратегических целей.

В зависимости от адаптивности организации к внешней среде различаются два типа управления организацией.

Механический тип:

· консервативная негибкая структура;

· четко определенные, стандартизированные задачи;

· сопротивление изменениям;

· власть проистекает из иерархических уровней в организации;

· иерархическая система контроля;

· командный тип коммуникаций (сверху вниз);

· содержание коммуникаций: принятые руководством решения, приказы распоряжения.

Органический тип:

· гибкая структура;

· динамичные, не жестко определенные задачи;

· готовность к изменениям;

· власть базируется на знаниях и опыте;

· самоконтроль и контроль коллег;

· многонаправленность коммуникаций (вертикальные, горизонтальные, диагональные);

· содержание коммуникаций: информация и советы.

Каждый из типов имеет определенные преимущества и используется в зависимости от того, на сколько динамичны изменения во внешней среде организации.

Непосредственное управление деятельность организации – это процесс взаимосвязанных действий по формированию и использованию ресурсов организации для достижения поставленных перед ней целей.

В этой связи целесообразно также вспомнить концептуальные модели развития человеческого общества в целом.

В частности, органическая модель предполагает, что человеческое общество развивается по законам, близким к законам развития живого организма, в котором каждый орган играет определенную роль, а все органы образуют взаимозависимую структуру.

Согласно этой модели, каждая часть общества выполняет свою функцию, и чем больше они различаются, тем менее они являются взаимозаменимыми.

Процессная модель общества предполагает, что общество развивается как непрерывный процесс соединений и разъединений, слияний и поглощений, определяющих структуру общества.

Поэтому общество не является устойчивым и постоянно подвергается изменениям, адаптируясь к изменениям внутренней и внешней среды.

Неорганическая модель общества предполагает выявление и объединение положительных и отрицательных функций различных частей общества в единое органическое целое.

Более конструктивными представляются целевая и проблемная модели.

Согласно этим моделям, главным направлением деятельности организации является достижение целей, стоящих перед ней, и решение проблем, обеспечивающих, с одной стороны, достижение целей, а с другой – устойчивое развитие и выживание организации.

1.3 Классификации моделей процесса принятия управленческих решений

Дескриптивные и нормативные модели. Дескриптивные модели применяются для описания свойств и параметров процесса принятия решений в целях прогнозирования его хода в будущем.

Успех применения дескриптивных моделей в значительной степени зависит от точности описания законов и закономерностей функционирования объекта управления.

Нормативные модели применяются для управления процессом принятия решений, для формирования его сущностных элементов и его развития.

Нормативные модели предполагают активное участие в процессе принятия решений и его моделировании участников процесса принятия решений.

Индуктивные и дедуктивные модели. Индуктивные модели строятся путем обобщения наблюдений по единичным частным фактам, которые считаются важными для принятия управленческого решения.

Качество индуктивной модели определяется тем, насколько, с одной стороны, удается упростить описание ситуации принятия решения, а с другой – насколько верно удается отразить основные свойства моделируемой ситуации.

При разработке дедуктивных моделей исходят не их анализа конкретных факторов, а из упрощенной системы гипотетических ситуаций.

Здесь путь создания модели – от абстрактного представления управленческой ситуации к ее конкретной реальности.

Проблемно-ориентированные модели и модели решения. Проблемно-ориентированные модели строятся на внедрении новых методов моделирования применительно к конкретной проблемной ситуации принятия решения.

Здесь основная задача состоит в адаптации новых методов для моделирования конкретного управленческого процесса.

Модели решения разрабатываются с учетом возможностей проведения экспериментов с ними, а также возможностей современных управленческих технологий и направлены на решение важнейших управленческих задач.

Алгоритмы, используемые в этих моделях, определяют специфические требования к условиям их применения и структуре моделей.

К числу таких моделей относятся и модели, активно использующие экономико-математические методы решения управленческих задач.

Одноцелевые и многоцелевые модели. Нередко для оценки альтернативного варианта решения необходимо использовать несколько достаточно разнородных, независимых критериев, ориентированных на достижение различных, подчас трудно сопоставимых целей.

Однако решение должно приниматься одно, и наиболее предпочтительный вариант решения должен быть обязательно определен.

Одноцелевыми называются модели, когда имеется одна четко определенная цель, к достижению которой стремиться организация, либо несколько целей, агрегированных в виде одной комплексной цели.

В последнем случае степень достижения цели определяется с помощью специально разрабатываемого комплексного критерия.

Многоцелевыми называются модели, в которых предполагается стремление к достижению нескольких независимых целей, несводимых к одной комплексной.

Существуют методы, позволяющие сопоставлять альтернативные варианты по некоторым критериям и осуществлять их оптимизацию.

В некоторых случаях часть целей (критериев) удается записать в виде ограничений соответствующей экономико-математической модели.

Однопериодные и многопериодные модели. Однопериодные модели исходят из предположения, что сумма оптимальных единичных решений в отдельные периоды принятия решений в целом за весь период принятия решений также дает оптимальное решение. Этот подход не всегда оправдан.

Иногда выигрыш на отдельном этапе может приводить к большим потерям для организации, если рассматривать весь период, на котором принимаются решения.

Многопериодные модели предполагают комплексное решение управленческой проблемы с учетом всего периода принятия управленческого решения.

Однопериодные модели могут использоваться могут использоваться при разработке многопериодной модели с целью более адекватного представления ситуации принятия решения.

Детерминированные и стохастические модели. В детерминированных моделях все факторы, оказывающие влияние на развитие ситуации принятия решения, однозначно определены и их значения известны в момент принятия решения.

Стохастические модели предполагают наличие элемента неопределенности, учитывают возможное вероятностное распределение значений факторов и параметров, определяющих развитие ситуации.

Следует отметить, что детерминированные модели, с одной стороны, являются более упрощенными, поскольку не позволяют достаточно полно учитывать элемент неопределенности. С другой стороны, они позволяют учесть многие дополнительные факторы, зачастую недоступные стохастическим моделям.

Здесь также нередко оказывается справедливой известная закономерность: учитывая одни факторы при моделировании, мы нередко забываем о других. И это естественно. Никакая модель не может учесть абсолютно все факторы.

Но профессионально разработанная модель отличается тем, что позволяет учесть наиболее существенные из них.

1.4 Использование моделей процесса принятия решений

Моделирование собственного процесса принятия решений позволяет сделать существенный шаг в сторону количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений.

Это не в коем случае не означает, что принижается роль качественного (неколичественного) анализа результатов принимаемых решений.

Однако создание и использование моделей процесса принятия решений позволяет даже качественно оцениваемые управленческие ситуации оценивать количественно, с помощью специально вводимых вербально-числовых шкал.

Использование моделирования процесса принятия управленческих решений позволяет поднять его на качественно новый уровень, разработать и внедрить в практику принятия управленческих решений современные технологии.

Профессиональное использование моделей процесса принятия решений позволяет менеджеру, с одной стороны, контролировать интуитивные соображения при принятии решений, в частности обеспечивать большую степень непротиворечивости, согласованности и надежности принимаемых управленческих решений, с другой – более полно реализовывать интуицию, опыт и знания.

Однако надо понимать, что модель позволяет найти рациональное решение лишь для того упрощенного варианта ситуации принятия решения, которое используется в модели.

Ни в коем случае нельзя акт принятия решения перекладывать только на заложенные в компьютер модели ситуации и полученные с их помощью альтернативные варианты управленческих решений. Они носят лишь рекомендательный характер и способствуют разработке эффективного управленческого решения. Как говорится, на Бога надейся, а сам не плошай.

В тоже время отказ от их использования в сложных ситуациях, как показывает опыт, снижает эффективность принимаемых управленческих решений.

Решение, найденное с помощью моделирования ситуации принятия решения, нужно обязательно проанализировать сточки зрения полноты учтенных в ней факторов и в случае необходимости внести соответствующие коррективы.

Если в процессе проведения анализа обнаружатся дополнительные факторы, влияющие на развитие ситуации принятия решения, то необходимо соответствующим образом уточнить используемую модель.

Как при разработке модели, так и непосредственно в процессе принятия управленческого решения нельзя недооценивать нередко определяющую роль, которую играет получение и использование экспертной информации.

При принятии особо важных решений могут использоваться независимо несколько моделей, описывающих ситуацию принятия решения с разных сторон.

Окончательное решение принимается на основании сопоставления результатов, полученных с использованием различных моделей ситуации.

На завершающей стадии решающее значение приобретает искусство принятия решения.

Однако не следует забывать, что выдающийся художник, создает свои произведения, опираясь на блестяще отточенную и совершенную технику.

Наибольший эффект при принятии важных управленческих решений дает сочетание опыта, знаний, интуиции менеджера и современных технологий выработки и принятия управленческого решения.

Отметим также, что использование моделей процесса принятия решений позволяет привнести в практику принятия управленческих решений элемент системности, обеспечить эффективное взаимодействие различных этапов принятия решений.

Использование моделей целесообразно при принятии не только особо важных управленческих решений, но и гораздо менее важных решений в часто повторяющихся или многократно возникающих ситуациях принятия решений.

При моделировании процесса принятия решений надо иметь четкое представление о базисных элементах таких моделей, которыми являются:

· ситуация принятия решения,

· время для принятия решения,

· ресурсы, необходимые для реализации решения,

· ресурсы, которыми располагают организация или ЛПР,

· система управляемых факторов,

· система неуправляемых факторов,

· система связей между управляемыми и неуправляемыми факторами,

· альтернативные варианты решений,

· система критериев (оценочная система) для оценки результатов принимаемых решений.

Отметим вот какое важное для современного этапа массированного использования управленческих технологий обстоятельство.

Используемая в процессе принятия управленческого решения модель должна быть адекватна ситуации принятия решения.

Это означает, что модель должна соответствовать:

· структуре и свойствам объекта управления;

· особенностям и возможностям создания используемых методов моделирования и экспериментов, проводимых на базе используемых моделей;

· требованиям решаемой управленческой задачи.

Укрупненно основные этапы формирования требований при разработке адекватных моделей процесса управления представлены на рисунке 4.1.

 

Рисунок 4.1. Этапы формирования требований при разработке адекватных моделей процесса управления

Отметим, что наряду с требованием соответствия модели объекту управления важную роль играет требование соответствие модели субъекту управления, т. е системе ценностей и предпочтениям ЛПР, уровню владения ЛПР необходимыми профессиональными навыками работы с современными управленческими технологиями, доверия ЛПР к результатам моделирования.

Однако недостаточный анализ ситуации принятия решения нередко приводит к ошибочно принятым управленческим решениям и, следовательно, к дополнительным неоправданным потерям.

Следует отметить также, что один и тот же объект управления может быть представлен с помощью различных моделей в зависимости от того, какого аспекта объекта управления касается принимаемое решение.

Модели процесса управления могут различаться по степени сложности. Например, так называемые мультипликативные факторные модели, характеризующие влияние основных факторов на развитие ситуации принятия решения, являясь достаточно простыми, в то же время вызывают дополнительные сложности при их использовании.

В то же время трудоемкие при разработке экономико-математические модели при их использовании достаточно удобны при наличии современных систем поддержки и сопровождения процесса выработки управленческих решений.

В процессе реального управления организацией менеджер сталкивается с полем проблем, которые должны быть решены в процессе деятельности организации.

Проблемы определяются стратегическими и тактическими целями организации, состоянием внешней и внутренней среды, необходимыми и имеющимися в наличии ресурсами, конкретными значениями неуправляемых и управляемых параметров, ходом самого процесса управления.

В ходе процесса управления вырабатываются альтернативные варианты решений, образующие пространство возможных решений.

Основной задачей управленца является определение для каждой проблемы, принадлежащей возникшему полю проблем, альтернативного варианта решения из пространства решений, позволяющего в наибольшем соответствии с целями организации решить эту проблему.

Для определения наиболее предпочтительного альтернативного варианта решения для конкретной проблемы используются решающие правила, на основании которых осуществляется сравнение и выбор альтернативных вариантов.

Решающие правила позволяют как при одноцелевом, так и при многоцелевом подходе дать однокритериальную или многокритериальную оценку сравниевым вариантам решений.

К числу наиболее распространенных решающих правил можно отнести:

Метод «свертки», при котором рассчитываются значения единого комплексного критерия для каждого альтернативного варианта решения;

Принцип Парето, при котором сопоставляются оценки альтернативных вариантов решения по нескольким критериям и отбрасываются «доминируемые» решения;

Лексикографический выбор, при котором выбор осуществляется сначала по наиболее важным критериям, а затем по менее важным;

Правило максимина, используемое при игровом подходе и реализующее стратегию гарантированного результата, когда выбирается вариант, дающий максимальный эффект при наименее благоприятных действиях противника, и др.

Большое распространение получили решающие правила, основанные на использовании функции полезности альтернативного варианта решения.

2 Разработка и принятие решений в условиях неопределенности и риска

2.1 Цель практической части курсовой работы

Выполнение расчётного задания с применением методов подготовки управленческого решения в условиях неопределенности и риска. Обоснование и выбор одной из альтернатив.

2.2 Постановка задачи

Таблица исходных данных к тестовой задаче

№ варианта	Затраты на НИОКР и внедрение новой продукции, млн. руб./ год	Эффект от использования новой продукции, млн. руб./ год	Затраты на модернизацию продукции, млн. руб./ год	Эффект от использования модернизированной продукции, млн. руб. / год	Априорные вероятности «состояний природы»	Условные вероятности исходов эксперимента
1	2	3	4	5	6	7
12	1,2	6	0,6	1,4	0,25;0,50;0,25	0,25 0,80 0,20 0,15 0,10 0,70 0,65 0,25 0,15

Рассматривается фирма, занимающаяся созданием и эксплуатацией наукоёмкой продукции. Перед руководством фирмы возникла проблема: следует ли принять решение о разработке новой продукции, то есть о проведении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), или же отказаться от разработки новой продукции в пользу решения о проведении модернизации ранее выпущенной продукции. Ресурсы фирмы ограничены настолько, что заниматься разработкой новой и модернизацией ранее выпущенной продукции одновременно не представляется возможным. Принятие решения осложняется тем, что продолжительность разработки и внедрения новой продукции точно не известна и является дискретной случайной величиной (5, 10 или 15 лет).

Таким образом, решение принимается в условиях неопределённости и связано с риском непроизводительных затрат в рассматриваемом пятнадцатилетнем горизонте планирования.

2.3 Формализация задачи методами теории игр

Расчёты затрат и экономического эффекта (млн. руб.) в зависимости от продолжительности разработки, внедрения и использования новой продукции до конца 15-летнего планового периода удобно представить в виде таблицы возможных ситуаций.

Таблица ситуаций

Решение планового органа	Продолжительность разработки, лет	Затраты на НИОКР и внедрение	Эффект от использования новой продукции	Затраты на модернизацию продукции	Эффект от использования модернизированной продукции	Суммарный эффект
Прово- дить НИОКР	5	-6	60	-6	14	62
10	-12	30	-3	7	22
15	-18	0	0	0	-18
Не про- водить НИОКР	5	0	0	-9	21	12
10	0	0	-9	21	12
15	0	0	-9	21	12

Перейдём от неё к «платёжной» матрице игры, которую будем называть матрицей эффектов.

Матрица эффектов

Решение планово-го органа	Состояние природы
	В1	В2	В3
А1	62	22	-18
А2	12	12	12

Где А={А1,А2} – множество решений планирующего органа;

А1 – соответствует решению о проведении НИОКР;

А2 – соответствует решению об отказе от НИОКР;

В={В1,В2,В3} – множество состояний «природы», олицетворяющее неопределенность ситуации,

В1 – проведение НИОКР потребует 5 лет;

В2 – проведение НИОКР потребует 10 лет;

В3 – проведение НИОКР потребует 15 лет.

Рассматриваемая задача решается методами математической теории игр с использованием «платёжной» матрицы (матрицы эффектов либо матрицы потерь) и выбранных критериев принятия решения поэтапно:

–   в условиях полной неопределённости;

–   в условиях частичной определённости;

–   в условиях эксперимента, предшествующего принятию решения;

–   с применением аппарата решающих функций и использованием функции риска.

2.4 Решение задачи

Критерии принятия решений в условиях полной неопределённости.

Критерий Уолда

Решение планового органа	Минимум выигрыша
А1	-18
А2	12*

EY = maxi minj eij

Максимаксный критерий

Решение планового органа	Максимум выигрыша
А1	62*
А2	12

EM = maxi maxj eij

Критерий Гурвича

Решение планового органа	Степень оптимизма a
	0	0,2	0,3	0,4	0,6	0,8	1	0
А1	-18	-2	6	14	30	46	62	-18
А2	12	12	12	12	12	12	12	12

Критерий Сэвиджа

Решение планового органа	Состояние природы	Максимум сожаления
	В1	В2	В3
А1	0	0	30	30
А2	50	10	0	50

EC = mini maxj (maxi eij — eij)

Критерий Лапласа

Решение планового органа	Равновероятный выигрыш
А1	22*
А2	12

n

EЛ = maxi S ( eij / n)

j=1

Критерий принятия решений в условиях частичной определённости.

Условия частичной определенности предполагают, что распределение вероятностей состояний «природы» p(bj) известно и статистически устойчиво. В соответствии с исходными данными это распределение имеет вид:

p(b1) =0,25 p(b2) =0,50 p(b3) =0,25

Критерий Байеса-Лапласа

Решение планового органа	Математическое ожидание выигрыша
А1	22*
А2	12

Принятие решений в статистических играх с экспериментом.

Принятию решения предшествует эксперимент. Допустим, что результаты эксперимента образуют множество X = {x1, x2, x3}, где исход эксперимента x1 означает, что проведение данной НИОКР потребует 5 лет, x2 – соответственно 10 лет и x3 – 15 лет. Как правило, такие результаты эксперимента носят не достоверный, а вероятностный характер. Это приводит к необходимости использования условных вероятностей p(xi/bj), которые показывают вероятность прихода к выводу xi, если на самом деле имеет место состояние «природы» bj.

В соответствии с исходными данными условные вероятности p(xi/bj) исходов эксперимента:

p(x1/b1) = 0,25 p(x1/b2) =0,80 p(x1/b3) =0,20

p(x2/b1) = 0,15 (x2/b2) =0,10 p(x2/b3) =0,70

p(x3/b1) =0,65 p(x3/b2) =0,25 p(x3/b3) =0,15

Находим полные вероятности исходов эксперимента:

p(x1) = p(x1/b1)p(b1) + p(x1/b2)p(b2) + p(x1/b3)p(b3)

p(x2) = p(x2/b1)p(b1) + p(x2/b2)p(b2) + p(x2/b3)p(b3)

p(x3) = p(x3/b1)p(b1) + p(x3/b2)p(b2) + p(x3/b3)p(b3)

p(x1) = 0,25×0,25+0,80∙0,50+0,20∙0,25=0,5125

p(x2) = 0,15×0,25+0,10∙0,50+0,70∙0,25=0,2625

p(x3) =0,65×0,25+0,25∙0,50+0,15∙0,25=0,325

Находим апостериорные вероятности состояния природы после того или иного исхода эксперимента (по формуле Байеса):

p(bj / xi) = p(xi / bj) p(bj) / p(xi)

p(b1/x1) = p(x1/b1)p(b1)/p(x1) =0,25∙0,25/0,5125≈0,1220

p(b2/x1) = p(x1/b2)p(b2)/p(x1) = 0,80∙0,50/0,5125≈0,7805

p(b3/x1) = p(x1/b3)p(b3)/p(x1) =0,20∙0,25/0,5125≈0,0976

p(b1/x2) = p(x2/b1)p(b1)/p(x2) =0,15∙0,25/0,2625≈0,1429

p(b2/x2) = p(x2/b2)p(b2)/p(x2) = 0,10∙0,50/0,2625≈0,1905

p(b3/x2) = p(x2/b3)p(b3)/p(x2) =0,70∙0,25/0,2625≈0,6667

p(b1/x3) = p(x3/b1)p(b1)/p(x3) = 0,65∙0,25/0,325=0,5

p(b2/x3) = p(x3/b2)p(b2)/p(x3) = 0,25∙0,50/0,325≈0,3846

p(b3/x3) = p(x3/b3)p(b3)/p(x3) =0,15∙0,25/0,325≈0,1154

Таким образом:

p(b1/x1) = 0,1220 p(b2/x1) = 0,7805 p(b3/x1) = 0,0976

p(b1/x2) = 0,1429 p(b2/x2) = 0,1905 p(b3/x2) = 0,6667

p(b1/x3) = 0,5 p(b2/x3) = 0,3846 p(b3/x3) = 0,1154

Находим по критерию Байеса-Лапласа (с учётом уже апостериорных вероятностей состояний «природы» p(bj / xi) ) ожидаемые выигрыши для каждого исхода эксперимента:

62∙0,1220+22∙0,7805+(-18)∙0,0976=22,97561* Þ А1

EБ (x1) = max

12∙0,1220+12∙0,7805+12∙0,0976=12

62∙0,1429+22∙0,1905+(-18)∙0,6667=1,047619

EБ (x2) = max

12∙0,1429+12∙0,1905+12∙0,6667≈12*Þ А1

62∙0,5+22∙0,3846+(-18)∙0,1154=39,6*Þ А2

EБ (x3) = max

12∙0,5+12∙0,3846+12∙0,1154=12

Средний выигрыш при неизвестном заранее исходе эксперимента равен:

 = » 22,97561∙0,5125+12∙0,2625+39,6∙0,3125=27,3

При этом  =27,3 > Е = 22 , то есть средний выигрыш с экспериментом больше, чем выигрыш без эксперимента.

Принятие решений в статистических играх в условиях риска.

В задаче без эксперимента решение (А1 или А2) принимается с использованием априорной информации о состояниях «природы». В задаче с экспериментом плановый орган принимает решение в зависимости от исхода эксперимента (Х1, Х2, Х3). Чтобы формализовать эту задачу, можно заранее проанализировать все возможные исходы эксперимента и составить правило d, определяющее, какое решение следует принять при каждом из возможных исходов эксперимента. Это правило называется решающей функцией.

В рассматриваемом случае (для трёх возможных исходов эксперимента) решающую функцию можно записать в виде

dkls = d (x1, x2, x3) = (Ak, Al, As) ,

где Ak, Al, As – решения, которые следует принять при исходах эксперимента x1, x2, x3 соответственно. Так, решающая функция d112 означает, что соответствие исходов и решений имеет вид

{ x1 ® A1 , x2 ® A1 , x3 ® A2 }, то есть при оценке срока НИОКР в 5 или 10 лет принимается решение о разработке новой продукции A1 , а в 15 лет – решение об отказе от разработки новой продукции A2 .

Множество решающих функций состоит из N = mq элементов, где m — число возможных решений; q – число возможных исходов эксперимента.

В нашем случае m = 2; q = 3; N = mq = 23 = 8 (см. таблицу).

Множество решающих функций

Результаты эксперимента	d111	d112	d121	d122	d211	d212	d221	d222
X1	A1	A1	A1	A1	A2	A2	A2	A2
X2	A1	A1	A2	A2	A1	A1	A2	A2
X3	A1	A2	A1	A2	A1	A2	A1	A2

Из всего множества решающих функций необходимо выбрать такую, которая позволит принимать наиболее выгодные решения. Но для этого надо уметь оценивать сами решающие функции, что может быть сделано при помощи функции риска.

Функцией риска r(bj, dkls) называются средние потери, которые несёт плановый орган при данном состоянии природы и выбранной решающей функции. Число значений функции риска равно N×n, где n – число состояний природы. В нашем случае N = 8, n = 3, тогда 8×3 = 24.

Усреднение потерь ведётся по вероятностям исходов эксперимента при данном состоянии природы. В нашем случае:

r(bj, dkls) = П(bj, Ak)×p(x1/bj) + П(bj, Al)×p(x2/bj) + П(bj, As)×p(x3/bj)

или r(bj, dkls) = Пjk×p(x1/bj) + Пjl×p(x2/bj) + Пjs×p(x3/bj) ,

где Пjk , Пjl , Пjs – элементы матрицы потерь которые получаются из матрицы эффектов путём умножения её элементов на (-1). Отрицательные элементы Пji матрицы потерь означают получение экономического эффекта.

Матрица потерь

Состояние природы	Решение планового органа
	А1	А2
B1	-62	-12
B2	-22	-12
B3	18	-12

Значения функции риска

Состояние природы	d111	d112	d121	d122	d211	D212	d221	d222
В1	-65,1	-32,6	-57,6	-25,1	-52,6	-20,1	-45,1	-12,6
В2	-25,3	-22,8	-24,3	-21,8	-17,3	-14,8	-16,3	-13,8
В3	18	15	-3	-6	12	9	-9	-12

Расчёт значений функции риска

r(b1,d111) = -62∙0.25-62∙0.15-62∙0.65=-65.1

r(b1,d112) = -62∙0.25-62∙0.15-12∙0.65=-32.6

r(b1,d121) = -62∙0.25-12∙0.15-62∙0.65=-57.6

r(b1,d122) = -62∙0.25-12∙0.15-12∙0.65=-25.1

r(b1,d211) = -12∙0.25-62∙0.15-62∙0.65=-52.6

r(b1,d212) = -12∙0.25-62∙0.15-12∙0.65=-20.1

r(b1,d221) = -12∙0.25-12∙0.15-62∙0.65=-45.1

r(b1,d222) = -12∙0.25-12∙0.15-12∙0.65=-12.6

r(b2,d111) =-22∙0.80-22∙0.10-22∙0.25=-25.3

r(b2,d112) =-22∙0.80-22∙0.10-12∙0.25=-22.8

r(b2,d121) =-22∙0.80-12∙0.10-22∙0.25=-24.3

r(b2,d122) =-22∙0.80-12∙0.10-12∙0.25=-21.8

r(b2,d211) =-12∙0.80-22∙0.10-22∙0.25=-17.3

r(b2,d212) =-12∙0.80-22∙0.10-12∙0.25=-14.8

r(b2,d221) =-12∙0.80-12∙0.10-22∙0.25=-16.3

r(b2,d222) =-12∙0.80-12∙0.10-12∙0.25=-13.8

r(b3,d111) = 18∙0.20+18∙0.70+18∙0.15≈18

r(b3,d112) = 18∙0.20+18∙0.70-12∙0.15≈15

r(b3,d121) = 18∙0.20-12∙0.70+18∙0.15≈-3

r(b3,d122) = 18∙0.20-12∙0.70-12∙0.15≈-6

r(b3,d211) =-12∙0.20+18∙0.70+18∙0.15≈12

r(b3,d212) =-12∙0.20+18∙0.70-12∙0.15≈9

r(b3,d221) =-12∙0.20-12∙0.70+18∙0.15≈-9

r(b3,d222) =.-12∙0.20-12∙0.70-12∙0.15≈-12

Наилучшей решающей функцией будет та, которая обеспечивает минимум так называемому байесовскому риску, рассчитываемому по формуле:

r(dkls) = r(b1, dkls)×p(b1) + r(b2, dkls)×p(b2) + r(b3, dkls)×p(b3).

Определим байесовские риски для каждой из решающих функций:

r(d111) = -65.1∙0.25+(-25.3)∙0.5+18∙0.25=-24.425

r(d112) = -32.6∙0.25+(-22.8)∙0.5+15∙0.25=-15.8

r(d121) = -57.6∙0.25+(-24.3)∙0.5+(-3)∙0.25=-27.3

r(d122) =-25.1∙0.25+(-21.8)∙0.5+(-6)∙0.25=-18.675

r(d211) = -52.6∙0.25+(-17.3)∙0.5+12∙0.25=-18.8

r(d212)=-20.1∙0.25+(-14.8)∙0.5+9∙0.25=-10.175

r(d221) =-45.1∙0.25+(-16.3)∙0.5+(-9)∙0.25=-21.675

r(d222) =-12.6∙0.25+(-13.8)∙0.5+(-12)∙0.25=-13.05

Байесовские риски для различных решающих функций

Решающая функция	d112	d112	d121	d122	d211	d212	d221	d222
Байесовский риск	-24,425	-15,8	-27,3	-18,675	-18,8	-10,175	-21,675	-13,05

Умножая полученные байесовские риски на (-1), получим таблицу средних значений эффектов для различных решающих функций

Средние экономические эффекты для различных решающих функций, млн. руб.

Решающая функция	d111	d112	d121	d122	d211	D212	d221	d222
Средний эффект	24.425	15.8	27.3	18.675	18.8	10.175	21.675	13.05

Построим график среднего экономического эффекта в зависимости от выбранной решающей функции. На оси абсцисс графика с равным шагом отмечаются точками решающие функции в той последовательности, в которой они приведены в таблице, а вдоль оси ординат – в выбранном масштабе для каждой решающей функции строятся точки средних значений экономического эффекта.

В результате последовательного соединения найденных точек прямыми линиями получается пилообразный график-диаграмма.

2.5 Выводы

В ходе выполнения практической части работы были рассмотрены различные способы и критерии разработки и принятия решений о целесообразности разработки новой продукции в условиях неопределенности.

Минимум байесовского риска (максимум эффекта) достигается при использовании решающей функции d121. Она и является наилучшей. Этот же результат получен и при нахождении среднего выигрыша в п. 4.3. без использования понятий риска и решающей функции, что подтверждает правильность выполненных расчётов.

Наихудшей решающей функцией является d212. При таком абсурдном поведении планового органа величина среднего эффекта ниже, чем даже при полном отказе от разработок новой продукции при любых условиях (пассивное поведение d222).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе написания моей курсовой, я рассмотрела в теоретической части тему: «Моделирование, как метод разработки управленческого решения».

Материал, подобранный мной, по этой теме помог ответить мне на интересующий меня вопрос: «Для чего в процессе принятия управленческих решений, необходимо моделирование?»

В практической части, в данной задаче, научилась применять знания, полученные на лекциях по данному предмету, на практике, а именно пришла к принятию решения в условиях неопределенности и риска, с помощью определенных расчетов.

На мой взгляд, в моей курсовой все поставленные мною задачи выполнены, основная цель достигнута.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Глущенко В.В. Менеджмент: системные основы. – 2-е изд. – Железнодорожный: ТОО НПЦ «Крылья», 1998. – 224 с.

2. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. – 3-е изд., испр. – М.: Дело, 2002. – 392 с.;

3. Ременников В.Б. Разработка управленческого решения: Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 140 с.;

4. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2000. – 271 с.

Одной из особенностей современной управленческой науки является использование моделей. Как отмечают М. Мескон, М. Альберт и Ф. Хедоури, наиболее заметный и, возможно, наиболее значительный вклад школы научного управления заключается в разработке моделей, позволяющих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтернатив[439].

По определению Р. Е. Шеннона, «модель – это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности». В этом смысле все теории управления, по сути, являются моделями работы организации или какой-либо ее подсистемы. Основной характеристикой модели является упрощение реальной ситуации, к которой она применяется. После создания модели переменным задаются количественные значения. Это позволяет объективно сравнить и описать каждую переменную и отношения между ними.

Причины, обусловливающие активное использование метода моделирования:

• естественная сложность многих организационных ситуаций;

• невозможность проведения экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимы;

• ориентация руководства на будущее.

Таким образом, моделирование ситуаций является мощным аналитическим инструментом, позволяющим преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

Основные этапы построения модели:

1. Уточнение постановки задачи.

2. Формулирование законов, связывающих основные параметры объекта.

3. Запись в математических выражениях сформулированных закономерностей.

4. Исследование модели на основе сопоставления фактических показателей деятельности с расчетными по модели (теоретический и/или экспериментальный анализ).

5. Накопление данных об изучаемом объекте и корректировка модели с целью введения дополнительных факторов, ограничений и критериев.

6. Применение модели для решения задач управления объектом.

7. Развитие и совершенствование модели.

При моделировании управленческой ситуации могут применяться три базовых типа моделей: физические, аналоговые и математические модели.

Физическая модель позволяет что-либо исследовать с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Например, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Например, график, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками, или организационная схема предприятия.

Математическая (символическая) модель использует символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Вероятно, этот тип моделей чаще всего используется при принятии организационных решений.

В 1930-е гг. ХХ в. на стыке математики, статистики и экономической теории возник новый раздел экономической науки – эконометрика. Методы эконометрического анализа были быстро востребованы управленческой теорией.

Эконометрика – научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа.

Главным инструментом эконометрики является эконометрическая модель, задачей которой является проверка экономических теорий на фактическом материале при помощи методов математической статистики. Среди ее конечных прикладных задач в управлении выделяют две: прогноз развития управленческой ситуации и имитацию различных возможных сценариев ее развития.

При построении эконометрической модели применяются такие методы анализа, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений, а также другие методы и инструментарий теории вероятностей и экономической статистики[440].

В наиболее общем виде любую эконометрическую модель, построенную в виде системы линейных уравнений, можно записать так:

где y – вектор текущих значений эндогенных переменных модели;

А – матрица коэффициентов взаимодействий между текущими значениями эндогенных переменных модели;

Z – матрица коэффициентов влияния запаздывающих (лаговых) переменных модели на текущие значения эндогенных и моделируемых показателей;

C – матрица коэффициентов внешних воздействий;

х – вектор значений экзогенных показателей модели;

t – индекс временного периода;

I – индекс запаздывания (лага);

p – продолжительность максимального лага.

Число различных конкретных моделей, применяемых в управлении, так же велико, как и число проблем, для разрешения которых они были разработаны. Наиболее распространенными типами моделей, используемых при анализе, разработке решения и прогнозировании развития управленческого процесса, являются: теория игр, модель теории очередей, модель управления запасами, модель линейного программирования и имитационное моделирование.

Теория игр – это метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов. Это математический метод изучения оптимальных тратегий в играх, или анализ принятия оптимальных решений в условиях конфликта. В данном случае конфликт и игра являются своего рода математическими синонимами. Под игрой понимается процесс, в котором участвуют две или более стороны, ведущие борьбу за реализацию своих интересов.

Большой вклад в разработку теории игр внес американский математик Джон Нэш. До Дж. Нэша математики занимались так называемыми играми с нулевой суммой, в которых выигрыш одной стороны равен проигрышу другой. Дж. Нэш разработал методологию анализа игр с ненулевой суммой – класса игр, в которых сумма выигрыша выигравших участников не равна сумме проигрыша проигравших участников. Примером игры с ненулевой суммой могут быть переговоры об увеличении зарплаты между профсоюзом и руководством компании. Такая конфликтная ситуация может завершиться либо длительной забастовкой, в которой пострадают обе стороны, либо достижением взаимовыгодного соглашения. Также Дж. Нэш математически смоделировал ситуацию, при которой обе стороны используют идеальную стратегию, что и приводит к созданию устойчивого равновесия.

Практическое применение теории игр позволяет, с одной стороны, прогнозировать действия конкурентов организации, а с другой – дает возможность преодоления внутриорганизационных конфликтов путем их моделирования с учетом всех составляющих. Поскольку реальные управленческие ситуации очень сложны и быстро изменяются, теория игр используется не так часто, как другие описываемые модели. Тем не менее она необходима, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы.

Модель теории очередей, или модель оптимального обслуживания, используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. Модели очередей являются инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, которые необходимо иметь, чтобы сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого и чрезмерно большого их количества. К ситуациям, в которых применима эта модель, относятся, например, ожидание клиентами банка свободного кассира, ожидание в очереди на машинную обработку данных, мастеров по ремонту оборудования и т. д.

Модель управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах. Цель данной модели заключается в сведении к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, выражающихся в определенных издержках. Эти издержки бывают трех основных видов: на размещение заказов, на хранение, а также потери, связанные с недостаточным уровнем запасов.

Модель линейного программирования применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Линейное программирование обычно используют специалисты штабных подразделений для разрешения производственных трудностей.

Согласно опросам, наибольшей популярностью у практикующих менеджеров пользуются модели линейного программирования и управления запасами[441].

Поскольку все рассмотренные модели являются «заменителями реальности», они подразумевают применение имитации. Но имитация как метод моделирования обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Как правило, имитация используется в тех ситуациях, которые оказываются слишком сложными для математических методов типа линейного программирования. Это связано с большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности.

Одной из форм построения модели является экономический анализ. Типичной «экономической моделью» считается анализ безубыточности.

Специфическим методом моделирования является нейро-лингвистическое моделирование. В то же время NLP не совсем количественный метод. Он основан на механизмах и способах моделирования субъективного опыта людей. Основные задачи NLP – моделировать специфические или исключительные способности для их последующего усвоения другими людьми. NLP-моделирование достаточно часто применяется в менеджменте персонала, например при построении эффективных коммуникаций.

Методы принятия решений. Теория принятия решений ставит своей целью повышение рациональности управленческих решений. Эта теория может рассматриваться как дальнейшее развитие исследования операций. Предметом теории управленческих решений является сам процесс принятия решений, формирование принципов выбора, выработка критериев оценки и способов выбора решений, в наибольшей степени соответствующих поставленным целям.

Практически любой используемый в управлении метод принятия решений технически можно рассматривать как разновидность моделирования. Однако традиционно термин «модель» относится только к методам общего характера. В дополнение к моделированию, существует ряд методов, помогающих принять объективно обоснованное решение по выбору среди нескольких альтернатив

той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей организации. В этом смысле основными методами принятия решений являются платежная матрица и дерево решений.
Платежная матрица представляет собой один из методов статистической теории решений. Этот метод помогает руководителю в выборе одного из нескольких вариантов решений. Например, в выборе стратегии, в наибольшей мере способствующей достижению целей.

Дерево решений представляет собой метод, используемый для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. Дерево решений – это схематичное представление проблемы принятия решений[442]. Так же как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность «учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы». С этой точки зрения неотъемлемой частью метода дерева решений является концепция ожидаемого значения. В наибольшей степени этот инструмент применим для принятия последовательных решений.

Необходимо подчеркнуть, что представленные в этой главе методы представляют далеко не полный перечень количественных методов исследования, применяемых в рамках современной управленческой науки. Однако они дают общее представление о различных классах (типах) исследовательских методов и методов принятия решений.

Таким образом, количественный подход к управлению заключается в применении статистических методов, моделей оптимизации, информационных моделей и методов компьютерного моделирования. Использование различных методов, разработанных в рамках количественного подхода, позволяет значительно повысить качество принимаемых решений на основе использования научного подхода, моделирования ситуаций и системной ориентации исследования.

______________________________________________________________________________________________________________________

[439] Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента : пер. с англ. Москва : Дело, 2005. С. 226.

[440] Айвазян С. А. Основы эконометрики. Москва : ЮНИТИ, 2001. С. 19–20.

[441] Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента : пер. с англ. Москва : Дело, 2005. С. 236.

[442] Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента : пер. с англ. Москва : Дело, 2005. С. 241–242.

Выходные данные учебного пособия: 

История менеджмента : учебное пособие / Е. П. Костенко, Е. В. Михалкина ; Южный федеральный университет. — Ростов-на- Дону: Издательство Южного федерального университета, 2014. — 606 с.

Вернуться к оглавлению «История менеджмента: учебное пособие»

Библиографическое описание:

Шнюков, С. А. Особенности моделирования в процессе принятия управленческих решений / С. А. Шнюков. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 3 (398). — С. 218-220. — URL: https://moluch.ru/archive/398/88132/ (дата обращения: 19.05.2023).



Процессы по принятию управленческих решений занимают ключевое место в теории управления. Поэтому управленческие науки стремятся повышать эффективность работы хозяйствующих субъектов посредством расширения способностей их руководителей принимать обоснованные объективные решения в ситуациях разного уровня сложности, при помощи использования моделей и количественных методов. Моделирование представляет собой процессы по осуществлению самых разных вариантов принятия управленческих решений в будущей перспективе, а также их вероятные последствия. Использование моделей выступает как основа научного подхода, при помощи которого принимают управленческие решения. С применением моделей могут разрешаться разнообразные трудности, которые связаны с возможностью выбирать правильные действия в сложных ситуациях. Актуальность исследуемого вопроса обусловлена тем, что на сегодняшний день на стадии успешной реализации деятельности организаций управленческие решения, главным образом, принимаются в условиях неопределенности, когда нет возможностей проводить оценку вероятности потенциальных результатов. Следовательно, моделирование требуется для того, чтобы строить модели или системы моделей исследуемых объектов для их последующего изучения, что позволяет уточнять свойства и характеристики изучаемых явлений.

Ключевые слова




:



управленческие решения, моделирование, экономико-математические модели, социально-экономические системы.

Decision-making processes occupy a key place in management theory. Therefore, management science strives to improve the efficiency of organizations by expanding the management’s ability to make informed objective decisions in situations of varying complexity, using models and quantitative methods. Modeling represents the processes of implementing various options for making managerial decisions in the future, as well as their possible consequences. The use of models is the basis of the scientific approach by which management decisions are made. Using models, various difficulties can be solved, which are associated with the possibility of choosing the right actions in difficult situations. The relevance of the issue under study is due to the fact that today, at the stage of successful implementation of the activities of organizations, management decisions are mainly made under conditions of uncertainty, when it is impossible to assess the probability of potential results. Therefore, modeling is required to build models or systems of models of the studied objects for their subsequent study, which makes it possible to refine the properties and characteristics of the studied phenomena.

Keywords




:



management decisions, modeling, economic and mathematical models, socio-economic systems.

В первую очередь следует акцентировать внимание на том, что модель представляет собой имитацию одного ряда свойств объекта при помощи некоторых других предметов и явлений. Моделирование — это процессы по изучению свойств объектов через рассмотрение похожих объектов.

Необходимость использования моделирования в процессе принятия управленческих решений обусловлена тем, что организационные ситуации, как правило, достаточно сложны, и число переменных относительно конкретных проблем существенно может превышать возможности человека. Понимать их можно лишь посредством упрощения реального мира через инструмент моделирования. Каждая из организаций нацелена на то, чтобы в перспективе развиваться, но не имеет возможностей наблюдать явления, которые еще не существуют и, вероятно, никогда не состоятся. Моделирование в данном случае выступает единственным способом предвидеть варианты в будущем и определять потенциальные результаты альтернативных решений, благодаря чему их возможно объективно сравнивать.

Использование моделирования во время процессов по принятию решений нуждается в исполнении некоторых принципов в построении и использовании моделей на таких стадиях, как постановка задач, построение моделей, проверка на уровень достоверности, практическое использование.

Первоначальная и важнейшая стадия в построении модели состоит в постановке задач, то есть для того, чтобы определять наилучшие подходящие управленческие решения, следует устанавливать, в чем же они заключаются.

Следующей стадией в процессе моделирования выступает непосредственное построение моделей. Разработчики выявляют, какие данные можно заполучить с их помощью, чтобы быть готовыми помогать руководителям в разрешении соответствующих проблем. Помимо этого, специалисты должны устанавливать, какие исходные данные потребуются для того, чтобы построить сами модели, которые смогут обеспечивать нужные результаты и будут соответствовать устанавливаемым требованиям.

Третий этап заключается в проверках моделей на уровень достоверности. На данной стадии проверок важно определять соответствие данных моделей реальности. Специалисты должны устанавливать, все ли необходимые факторы реальной ситуации предусматриваются в отвечающих требованиям моделях. Очевидно, что чем ярче модели выражают реальную ситуацию, тем больше у них возможностей для того, чтобы оказывать помощь руководству принимать компетентные управленческие решения.

Заключительной стадией выступает применение моделей в практических условиях, что предполагает исследование наиболее общих моделей, которые будут соответствовать реальности.

К сожалению, довольно много моделей в практической деятельности не используются, поскольку, как утверждал известный экономист, лауреат Нобелевской премии В. В. Леонтьев, «недостаток фактических знаний об условиях, которые существуют в реальном мире, заставляет авторов моделей основывать многие, если не все, общие заключения на разных априорных допущениях, избранных из-за их удобств, а не из-за их отношения к наблюдаемым фактам».

Основные принципы моделирования, в краткой форме выражающие богатый опыт, накопленный на сегодняшний день в сфере разработки и использования моделей в процессах принятия управленческих решений, следующие:

1. Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии данных об исследуемых системах построение их моделей невозможно. При наличии полных данных о системах их моделирование лишается смысла. Есть некоторый критический уровень априорных сведений о системах, при достижении которого может выстраиваться их адекватная модель.
2. Принцип осуществимости. Создаваемые модели должны обеспечить достижение запланированных целей исследования с вероятностью, значительно отличающейся от нуля, и за конечное время.
3. Принцип множественности моделей. Данный принцип выступает основным. Речь идет о том, что создаваемые модели должны выражать в первую очередь те свойства реальных систем (или явлений), которые оказывают влияние на выбранные показатели эффективности. Соответственно, при использовании любых конкретных моделей познаются только некоторые стороны реальности. Для их более полных исследований необходимы модели, позволяющие с самых разнообразных сторон и с различной степенью детальности отразить рассматриваемые процессы.
4. Принцип агрегирования. В большинстве случаев сложные системы можно представлять состоящими из агрегатов (подсистем), для адекватных математических описаний которых оказываются вполне пригодными некоторые стандартные математические схемы. Принцип агрегирования дает возможности довольно гибко перестраивать модели, исходя из задач исследований.
5. Принцип параметризации. В некоторых случаях моделируемые системы имеют в своем составе некоторые относительно изолированные подсистемы, которые характеризуются определенными параметрами, в т. ч. векторными. Подобные подсистемы можно заменить в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процессы по их функционированию. Зависимость значений данных величин от ситуаций может быть задана в виде таблиц, графиков или аналитических выражений (формул). Принцип параметризации дает возможности сокращать объемы и длительность моделирования. Однако надо понимать, что параметризация понижает адекватность моделей.

Управление реальными социально-экономическими системами, по сути, выступает определенной последовательностью решений, нацеленных на исполнение некоторых первоочередных задач. Предприятия не могут существовать стационарно, без развития в пространственно-временном континууме, что неизбежно может приводить к изменениям информационных потоков. В данных условиях следует применять динамические модели принятия решений, учитывая изменяющуюся информацию. Решение в этом случае принимают, беря во внимание степень рисков, а сами процессы, протекающие в рамках промышленных предприятий, интерпретируют как переход организаций от одного состояния в другое, при котором экономические системы стремятся достигать в конкретный момент времени такое состояние, которое было бы по максимуму близким к предварительно заданным целям.

Экономико-математические модели — основное средство экспериментального исследования экономики, поскольку отличается следующими свойствами:

1. Имитируют реальные экономические процессы.
2. Имеют относительно низкую стоимость.
3. Могут многократно применяться.
4. В них учитывают разные параметры функционирования объектов.
5. Отсутствие реальных рисков и ущерба от них.
6. Возможности по разработке альтернативных решений.

Главное в моделировании в целях разработки и принятия управленческих решений — накапливать данные, а также проверять собранные сведения на однородность, достоверность и репрезентативность. Не менее важно анализировать полученные в результате данные и обобщать их теоретически, делать верные выводы и разрабатывать меры по внедрению принятых решений. Сформированы довольно твердые убеждения в необходимости использовать методы научных исследований (в частности, моделирование) в управленческой деятельности, а также проанализированы важнейшие методы по получению, преобразованию и содержательному анализу эмпирических данных, которые отражают состояние и динамику разных социально-экономических процессов в организациях.

Следует подытожить, что в настоящее время реализация управленческих решений должна быть основана на подлинных, текущих и прогнозируемых данных, на базе всех факторов, которые напрямую оказывают влияние на решения, учитывая вероятные последствия. Моделирование процессов принятия управленческих решений предполагает значительные шаги в направлении количественного оценивания и рассмотрения итогов принятых решений. Для того чтобы внедрить инновационные технологии принятия управленческих решений на практике, а также в целях достижения их качественного и нового уровня, необходимо моделирование процессов принятия управленческих решений.

Литература:

1. Горлач, Б. А. Математическое моделирование. Построение моделей и численная реализация / Б. А. Горлач, В. Г. Шахов. — СПб.: Лань, 2019. — 292 c.
2. Литвак, Б. Г. Разработка управленческого решения / Б. Г. Литвак. — М.: Дело, 2018. — 392 с.
3. Тарануха, Ю. В. Организационно-экономическое моделирование. Теория принятия решений / Ю. В. Тарануха, Д. Н. Земляков. — М.: КноРус, 2018. — 576 c.
4. Учитель, Ю. Г. Разработка управленческих решений: учебник / Ю Г. Учитель, А. И. Терновой, К. И. Терновой. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2019. — 383 с.
5. Фатхутдинов, Р. А. Управленческие решения / Р. А. Фатхутдинов. — М.: Инфра-М, 2019. — 314 с.