Принятие управленческих решений в условиях неопределенности и риска

Принятие решения - основа управления. Без решения нет управления, управлять - значит решать.

Правильное решение - это количественно обоснованный выбор наилучшего образа действий, ведущих к достижению поставленной цели в данных условиях обстановки.

Методами обоснования решений занимается теория принятия решений, которая была создана в течение нескольких последних десятилетий, отличавшихся особенно высокой нестабильностью мировых рынков.

В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора и оценивая.

Теория принятия решений разрабатывает критерии, которые позволяют решать, когда можно рисковать, а когда следует уклониться от риска. Она способствует решению проблемы риска на профессиональном уровне, а ее критерии позволяют определить является ли прибыль в том или ином случае достаточной платой за риск.

Теория принятия решений использует следующие специфические термины:

ЛПР – лицо, принимающее решение. Под лицом, принимающим решение, понимается система (лицо или круг лиц), которая производит выбор альтернативы и несет ответственность за свое решение. Выбор альтернативы свидетельствует о волевом рациональном действии; упоминание об ответственности указывает на заинтересованность принимающего решение в достижении поставленной цели.

Альтернатива – 1) направление действия или стратегия, которая может быть выбрана ЛПР;2) одно из возможных взаимоисключающих решений.

Состояние среды – ситуация, на которую ЛПР не может влиять или имеет очень слабое влияние (погода, спрос, рыночная конъюнктура, степень надежности партнера, биржевая ситуация).

Исходы (возможные события) возникают в случае, когда альтернатива реализуется в определенном состоянии среды. Это некоторая количественная оценка, показывающая последствия определенной альтернативы при определенном состоянии среды.

Выплата – прибыль или убыток от принятого решения, смотря по знаку, который перед ней стоит.

Исходя из вышеприведенной терминологии под решением понимается процесс последовательного выполнения следующих операций:

-формирование альтернативы в виде множества вариантов целенаправленных способов действий;

-определение возможных исходов альтернативных способов действия;

-описание вероятностей возможных исходов для каждого из альтернативных способов действия;

-оценки полезности возможных исходов;

-принятие решения – разрешение альтернативы путем выбора из множества возможных (альтернативных) такого способа действий (решения), который максимизирует ожидаемую полезность.

Упрощенная схема принятия решения представлена на рис.1

Здесь S – множество состояний среды, A- множество альтернатив, I - множество всевозможных исходов. На исход оказывает влияние как решение, принимаемое ЛПР, так и состояние среды.

В зависимости от степени определенности возможных последствий различных действий, с которыми сталкивается ЛПР, в теории принятия решений существуют три модели:

1. Модели принятие решений в условиях определенности – ЛПР, точно знает последствия и исходы любой альтернативы. В этом случае имеется достаточная и достоверная количественная информация, а для принятия решений применяются методы математического программирования, суть которых состоит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта.

2. Модели принятие решений в условиях риска – ЛПР может установить и все возможные исходы, и вероятность их появления (например, мы можем не знать, будет ли дождь завтра утром, но мы можем знать, что вероятность дождя – 0,3). Вероятность определяется на основе статистических данных, а при их отсутствии на основе экспертных оценок.

3. Модель принятие решений в условиях неопределенности - ЛПР не знает вероятности наступления исходов, хотя все возможные последствия, сопутствующие каждому варианту решения, известны. Информация, необходимая для принятия решения является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели исследуемой системы либо слишком сложны, либо отсутствуют.