Финансовый менеджмент
Меню
Главная

Мировой финансовый кризис

Первая волна мирового финансового кризиса

Корпоративные финансы

Глобальный финансовый кризис, Россия и проект Обама

Менеджмент

Банковский менеджмент
Рекомендуем прочитать
Реформа международной финансовой системы

Мировой финансовый кризис"Судьба Соединенных Штатов тесно взаимосвязана с остальным миром...

Выбор инвестора

Преимущества российских банков в том, что они...

Организация труда

Организация труда в рамках отдельного трудового коллектива - это система мероприятий...

Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР
Менеджмент / Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР
Страница 2

Другим крайним случаем может быть неопределенность нестохастического вида (по выражению Е.С.Вентцель- "дурная неопределенность"), при которой никаких предположений о стохастической устойчивости не существует. Наконец, можно говорить о промежуточном типе неопределенности, когда решение принимается на основании каких-либо гипотез о законах распределения случайных величин. При этом ЛПР должен иметь в виду опасность несовпадения его результатов с реальными условиями. Эта опасность несовпадения формализуется с помощью коэффициентов риска.

Рассмотрим примеры и методы принятия решений с учетом указанных выше типов неопределенностей.

Пример 1.1. Лесопосадки

Допустим, что ставится задача наиболее эффективного выращивания саженцев при лесопосадках путем внесения в почву определенного количества удобрений (или создания наиболее эффективной системы гидромелиорации). При этом, как правило, используются стратегии, максимизирующие доход (например, прирост древесины), или минимизирующие расход (стоимость удобрений или затрат на мелиорацию). При этом, очевидно, что обе цели противоречат друг другу и с точки зрения строго научной постановки задача не имеет решения, ибо минимум затрат - нуль, а с нулевыми затратами добиться какого-либо эффекта теоретически невозможно.

Пример 1.2. Проектирование лесных машин

Другим очень распространенным примером является создание любой машины. В частности, при создании лесной машины ставятся задачи получения максимальной производительности, минимального влияния на окружающую среду, высокой надежности и минимальной себестоимости. Противоречивость целей здесь налицо и реальная конструкция всегда будет каким-то компромиссом, достигаемым путем определенных уступок по каким-либо качествам. Собственно, в получении таких компромиссных решений и заключается основная проблема.

Таким образом, неопределенность целей требует привлечения каких-либо гипотез, помогающих получению однозначных решений. В данном случае учет фактора неопределенности цели , как уже указывалось, приводит к необходимости рассмотрения другой проблемы, которая формулируется в виде проблемы принятия оптимальных многоцелевых решений, которая подробно рассматривается авторами в главе 7. В этой же главе мы рассмотрим указанные выше другие типы неопределенностей.

1. Принятие решений в условиях риска

Как указывалось выше, с точки зрения знаний об исходных данных в процессе принятия решений можно представить два крайних случая: определенность и неопределенность. В некоторых случаях неопределенность знаний является как бы "неполной" и дополняется некоторыми сведениями о действующих факторах, в частности, знанием законов распределения описывающих их случайных величин. Этот промежуточный случай соответствует ситуации риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано на одном из следующих критериев:

· критерий ожидаемого значения;

  • комбинации ожидаемого значения и дисперсии;
  • известного предельного уровня;
  • наиболее вероятного события в будущем.

Рассмотрим более подробно применение этих критериев.

1. Критерий ожидаемого значения (КОЗ).

Использование КОЗ предполагает принятие решения, обуславливающего максимальную прибыль при имеющихся исходных данных о вероятности полученного результата при том или другом решении. По существу, КОЗ представляет собой выборочные средние значения случайной величины. Естественно, что достоверность получаемого решения при этом будет зависеть от объема выборки. Так, если обозначить

КОЗ - Е(x1, x2, ., xn), (1.1)

где

x1, x2, ., xn - принимаемые решения при их количестве, равном n, то

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7

Смотрите также

7. Рекомендации: для пользы дела
В прошлом именно экономическая наука в СССР содействовала разрушению государства суперконцерна СССР, методов эффективного управления которым в интересах общественного развития она вследствие скудо ...

Глава 3. Новшества в системах повышения квалификации
Среди наиболее многообещающих новшеств в этой (относительно малоосвещаемой) отрасли менеджмента, следует особенно отметить концепцию т.н. «обучающейся организации», позволяющую проводить повышение ...

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Акменчук О.Б. Управление профессиональной карьерой // Кадровый менеджмент, 2007, № 2. – С.27-32 2. Арсеньев Ю.Н. Шелобаев С.И. Управление персоналом: Модели управления – М.: ЭКСМО, 2005. – 296 ...