ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ...

А.И.Орлов

ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Рекомендовано Советом Учебно-методического объединения ВУЗов России по образованию в области менеджмента в качестве учебного пособия по направлению «Менеджмент»

МОСКВА2005

Орлов А.И.Теория принятия решений. Учебное пособие / А.И.Орлов.- М.:

Издательство «Экзамен», 2005. - 656 с.

Рецензенты: В.Н.Федосеев, доктор технических наук, профессор (Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана);Д.А.Новиков, доктор технических наук, профессор (Институт проблем управления Российской академии наук).

В учебном пособии дана структура современной теории

принятия решений. Исходя из принципа: «Принятие решений – работа

менеджера», в первой части рассмотрены основы технологии и

процедур разработки и принятия управленческих решений. Вторая

часть посвящена описанию вероятностно-статистических,

интервальных, нечетких, а также связанных со шкалами измерения

неопределенностей в теории принятия решений. Методам принятия

решений, в том числе оптимизационным, вероятностно-

статистическим, экспертным, посвящена третья часть. Моделирование

как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных

моделей – предмет четвертой части. Приводятся методы принятия

решений как традиционные, так и недавно разработанные, даются

примеры их применения для решения практических задач.

Каждая глава учебного пособия – это введение в большую

область теории принятия решений. Приведенные литературные

ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных

работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в

учебное пособие.

Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов

повышения квалификации, структур второго образования и программ

МВА («Мастер делового администрирования»), менеджеров,

экономистов, инженеров.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие

1. ТЕХНОЛОГИЯ И ПРОЦЕДУРЫ РАЗРАБОТКИ

И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ 1

1.1. Введение в теорию принятия решений 1

1.1.1. Пример задачи принятия решения 1

1.1.2. Голосование - один из методов экспертных оценок 4

1.1.3. Основные понятия теории принятия решений 6

1.1.4. Современный этап развития теории принятия решений. 14

Литература 19

Контрольные вопросы 19

Темы докладов и рефератов 20

1.2. Принятие решений – работа менеджера 22

1.2.2. Роль прогнозирования при принятии решений 23

1.2.3. Принятие решений при планировании 31

1.2.4. Управление людьми и принятие решений 35

1.2.5. Принятие решений при контроле 43




1.3. Последствия принятия решений для научно-технического и

экономического развития 49

1.3.1. Ретроспективный анализ развития фундаментальных и

прикладных исследований по ядерной физике 49

1.3.2. О развитии науки и техники во второй половине ХХ века 54

1.3.3. О некоторых направлениях фундаментальной 60

и прикладной науки 60

1.3.4. Развитие математических методов исследования 68

и информационных технологий 68




1.4. Принятие решений в стратегическом менеджменте 83

1.4.1. Пирамида планирования в стратегическом менеджменте:

миссия фирмы, стратегические цели, задачи и конкретные задания 83

1.4.2. Проблема горизонта планирования

в стратегическом менеджменте 90

1.4.3. Некоторые методы принятия решений

в стратегическом менеджменте 96

Литература

103

Контрольные вопросы

103

Темы докладов и рефератов

104

1.5. Принятие решений при управлении инновационными и

инвестиционными проектами

105

1.5.1. Подготовка и проведение нововведений

- часть работы менеджера

105

1.5.2. Инструменты инновационного менеджмента

113

1.5.3. Инвестиционный менеджмент

121

1.5.4. Дисконт-функция

127

1.5.5. Характеристики финансовых потоков

130

1.5.6. Оценки погрешностей характеристик финансовых потоков

инвестиционных проектов и проблема горизонта планирования

151

1.5.7. Практические вопросы реализации

инновационных и инвестиционных проектов

157


160


161

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

162

1.6. Принятие решений на основе информационных систем

и контроллинга

164

1.6.1. Роль информации при принятии решений

в стратегическом менеджменте

164

1.6.2. Сущность контроллинга

167

1.6.3. Реинжиниринг бизнеса

174

1.6.4. Информационные системы управления

предприятием (ИСУП)

176

1.6.5.Задачи ИСУП

181

1.6.6. Место ИСУП в системе контроллинга

184

1.6.7. Перспективы совместного развития ИСУП

188

и контроллинга

188


195


197


197

2. ОПИСАНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ

199

2.1. Шкалы измерения и инвариантные алгоритмы

201

2.1.1. Основные шкалы измерения

201

2.1.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины

210

2.1.3. Средние величины в порядковой шкале

215

2.1.4. Средние по Колмогорову

217


219


220


220

2.2. Вероятностно-статистические методы описания

неопределенностей в теории принятия решений

222

2.2.1. Теория вероятностей и математическая статистика

в принятии решений

222

2.2.2. Основы теории вероятностей

233

2.2.3. Суть вероятностно-статистических методов

266

принятия решений

266

2.2.4. Случайные величины и их распределения

269

2.2.5. Описание данных, оценивание и проверка гипотез

303

2.2.6. Современное состояние прикладной статистики

337

(типовые практические задачи и методы их решения)

337


364

Контрольные вопросы и задачи

366


367

2.3. Статистика интервальных данных

369

2.3.1. О развитии статистики интервальных данных

369

2.3.2. Основные идеи асимптотической математической статистики

интервальных данных

375

2.3.3. Интервальные данные в задачах оценивания

характеристик распределения

381

2.3.4. Интервальные данные в задачах оценивания параметров

(на примере гамма-распределения)

392

2.3.5. Сравнение методов оценивания параметров

407

2.3.6. Интервальные данные в задачах проверки гипотез

417

2.3.7. Асимптотический линейный регрессионный анализ

для интервальных данных

421

2.3.8. Интервальный дискриминантный анализ

447

2.3.9. Интервальный кластер-анализ

450

2.3.10. Место статистики интервальных данных (СИД)

среди методов описания неопределенностей

453


457


460


461

2.4. Описание неопределенностей с помощью теории нечеткости

462

2.4.1. Нечеткие множества

462

2.4.2. Пример описания неопределенности с помощью

нечеткого множества

467

2.4.3. О разработке методики ценообразования

на основе теории нечетких множеств

474

2.4.4. О статистике нечетких множеств

477

2.4.5. Нечеткие множества как проекции случайных множеств

478

2.4.6. Пересечения и произведения нечетких

и случайных множеств

483

24.7. Сведение последовательности операций

над нечеткими множествами к последовательности операций

над случайными множествами

485


491


492


493

3. МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

494

3.1. Простые методы принятия решений

494

3.1.1. Оперативные приемы принятия решений

494

3.1.2. Пример подготовки решения на основе

504

макроэкономических данных

504

3.1.3. Декомпозиция задач принятия решения

523


534


535


535

3.2. Задачи оптимизации при принятии решений

537

3.2.1. Линейное программирование

537

3.2.2. Целочисленное программирование

556

3.2.3. Теория графов и оптимизация

559


569

Задачи по методам принятия решений

569


572

3.3. Вероятностно-статистические методы принятия решений

574

3.3.1.Эконометрические методы принятия решений в контроллинге

574

3.3.2. Принятие решений в условиях риска

612

3.3.3. Об одном подходе к оценке рисков для малых предприятий

(на примере выполнения инновационных проектов в вузах)

650

3.3.4. Принятие решений в условиях рисков инфляции

670


685


690


690

3.4. Экспертные методы принятия решений

692

3.4.1. Основные идеи методов экспертных оценок

692

3.4.2. Математические методы анализа экспертных оценок

715

3.4.3. Экологические экспертизы

739


762


763


766

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

767

4.1. Основы моделирования

767

4.1.1. Основные понятия общей теории моделирования

767

4.1.2. Пример процесса подготовки решений на основе

демографических моделей

782

4.1.3. Математическое моделирование при принятии решений

803

4.1.4. О методологии моделирования

816


834


838


838

4.2. Макроэкономические модели в теории принятия решений

840

4.2.1. Примеры типовых макроэкономических моделей

840

4.2.2. Модели экономики отдельных стран и мирового хозяйства

851

4.2.3. Моделирование процессов налогообложения

857

4.2.4. Моделированию процессов налогообложения в России

860


872


872

4.3. Микроэкономические модели в теории принятия решений

874

4.3.1. Модель функционирования промышленного предприятия

874

4.3.2. Принятие решений в малом бизнесе на основе экономико-

математического моделирования

876

4.3.3. Принятие решений в задачах логистики

891


933


935


936

4.4. Принятие решений на основе моделей обеспечения качества

937

4.4.1. Основы принятия решений о качестве продукции

937

4.4.2. Основы теории статистического контроля

946

4.4.3. Некоторые практические вопросы принятия решений при

статистическом контроле качества продукции и услуг

962

4.4.4. Всегда ли нужен контроль качества продукции?

969

4.4.5. Принятие решений, качество и сертификация

983


997


999


1000

4.5. Моделирование и оценка результатов взаимовлияний

факторов

1001

4.5.1. Основные идеи метода компьютерного

моделирования ЖОК

1001

4.5.2. Пример применения эконометрического метода ЖОК

для изучения факторов, влияющих на налогооблагаемую базу

подоходного налога с физических лиц

1006

4.5.3. Компьютерная система ЖОК поддержки анализа и

управления в сложных ситуациях

1039

4.5.4. Балансовые соотношения в системе ЖОК

1050


1066


1068


1069

Об авторе этой книги

Предисловие

Решения принимают все – инженеры, менеджеры,

экономисты, домохозяйки и космонавты. Принятие решений – основа

любого управления. Поэтому знакомство с современной теорией

принятия решений необходимо всем, связанным с системами

управления. А управляет каждый из нас – хотя бы самим собой.

Учебное пособие состоит из четырех частей. Первая из них

посвящена теоретическим основам и практическим примерам

применения технологии и процедур разработки и принятия

управленческих решений. На примере типовой задачи принятия

решения о запуске в серию того или иного типа автомобиля показаны

проблемы, возникающие при принятии решений. Рассмотрены четыре

аналитических критерия принятия решений, а пятым - голосование

как один из методов экспертных оценок. Вводятся основные понятия

теории принятия решений: лица, принимающие решения (ЛПР),

порядок подготовки решения (регламент), цели и ресурсы, риски и

неопределенности, критерии оценки решения. Обсуждаются реальные

процедуры принятия решений и их математико-компьютерная

поддержка.

Во второй главе первой части прослежена роль принятия

решений в работе менеджера – при прогнозировании, планировании,

управлении командой, координации и контроле.

Рассмотрены последствия принятия решений для научно-

технического и экономического развития. В третьей главе дан

ретроспективный анализ развития фундаментальных и прикладных

исследований по ядерной физике, проанализировано развитие науки и

техники во второй половине ХХ века, прежде всего математических

методов исследования и информационных технологий, рассмотрено

взаимодействие фундаментальной и прикладной науки.

В четвертой главе более подробно рассмотрены вопросы

принятия решений при стратегическом управлении. Основное

внимание сосредоточено вокруг пирамиды планирования (миссия

фирмы, стратегические цели, задачи и конкретные задания) и

проблемы влияния горизонта планирования на принимаемые решения.

Здесь же разобраны некоторые методы принятия решений в

стратегическом менеджменте.

Пятая глава первой части учебного пособия посвящена

подготовке и принятию решений при управлении инновационными и

инвестиционными проектами. Рассмотрены инструменты

инновационного и инвестиционного менеджмента, в частности,

дисконт-функция и характеристики финансовых потоков.

Обсуждается принципиально важная проблема оценки погрешностей

характеристик финансовых потоков в связи с проблемой горизонта

планирования.

Заканчивается первая часть анализом современных проблем

принятия решений на основе информационных систем управления

предприятием и контроллинга.

В дальнейших частях учебного пособия рассматривается

научный инструментарий современной теории принятия решений.

Для них первая часть является обширным введением, показывающим

практическую пользу этого инструментария.

Вторая часть учебного пособия отведена способам описания

неопределенностей в теории принятия решений. Первая глава

касается теории измерений. Вводятся основные шкалы

(наименований, порядковая, интервалов, отношений, разностей,

абсолютная). Основное требования к методам обработки данных

состоит в инвариантности выводов относительно допустимых

преобразований шкал. Указано, какими средними величинами в каких

шкалах можно пользоваться.

Подробно рассмотрены вероятностно-статистические методы

описания неопределенностей в теории принятия решений. Разобраны

основы теории вероятностей, включая описание случайных величин и

их распределений, и суть вероятностно-статистических методов

принятия решений. Обсуждается современное состояние прикладной

статистики, типовые практические задачи и методы их решения,

включая задачи описания данных, оценивания и проверка гипотез.

Третья глава второй части посвящена новому перспективному

направлению - статистике интервальных данных. Вслед за основными

идеями асимптотической математической статистики интервальных

данных рассматриваются задачи оценивания характеристик и

параметров распределений, проверки гипотез. Отметим, что методы

оценивания параметров имеют другие свойства, чем в классическом

случае. Развит асимптотический линейный регрессионный анализ для

интервальных данных, интервальный дискриминантный анализ,

интервальный кластер-анализ. Очерчено место статистики

интервальных данных среди методов описания неопределенностей.

В заключительной четвертой главе описание неопределенностей

проводится с помощью теории нечеткости. Рассмотрены практические

примеры , в частности, методика ценообразования на основе теории

нечетких множеств. Рассказано о статистике нечетких множеств.

Нечеткие множества представлены как проекции случайных

множеств, и продемонстрирована возможность сведения

последовательности операций над нечеткими множествами к

последовательности операций над случайными множествами.

Третья часть посвящена методам принятия решений. Сначала

речь идет о простых и оперативных приемах принятия решений

(включая декомпозицию задач принятия решений), не требующих

применения развитых экономико-математических методов и моделей.

Рассмотрен пример подготовки решения непосредственно на основе

макроэкономических данных

Основное содержание второй главы - задачи оптимизации. В

линейном программировании последовательно рассматриваются

упрощенная производственная задача (с графическим решением) и

двойственная к ней, задачи о диете, планировании номенклатуры и

объемов выпуска, транспортная задача. Дается первоначальное

представление о линейном программировании как научно-

практической дисциплине. Рассмотрены методы решения задач

линейного программирования: простой перебор, направленный

перебор, симплекс-метод.

К целочисленному программированию относятся задача о

выборе оборудования и задача о ранце. К ним примыкает тематика

бинарных отношений и дискретной оптимизации в экспертных

оценках - одном из инструментов принятия решений. Обсуждаются

подходы к решению задач целочисленного программирования - метод

приближения непрерывными задачами и методы направленного

перебора.

Заключительный раздел второй главы - оптимизация на графах.

Рассмотрены задачи коммивояжера, о кратчайшем пути, о

максимальном потоке. Сформулирована задача линейного

программирования при максимизации потока.

Третья глава посвящена некоторым из большого числа

вероятностно-статистических методов принятия решений. Сначала

рассматриваются эконометрические методы принятия решений в

бурно растущей в настоящее время области менеджмента -

контроллинге. Под эконометрикой в соответствии с общепринятым

определением понимается наука, изучающая конкретные

количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов

и процессов с помощью математических и статистических методов и

моделей. Рассмотрены вероятностно-статистические проблемы

принятия решений в условиях риска, подробно разобран практически

полезный подход к оценке рисков для малых предприятий (на

примере выполнения инновационных проектов в вузах). Завершается

глава обсуждением вопросов принятия решений в условиях рисков

инфляции

Экспертные методы принятия решений – предмет четвертой

главы третьей части. Вслед за анализом примеров и основных идей

экспертных методов обсуждаются математические методы анализа

экспертных оценок. Методы средних баллов рассмотрены на примере

сравнения восьми инвестиционных проектов. Проведено сравнение

ранжировок полученных методом средних арифметических рангов и

методом медиан рангов. Затем разобран способ согласования

кластеризованных ранжировок. Один из часто используемых видов

ответов экспертов - бинарные отношения. Дано их представление в

виде матриц из 0 и 1 и введено расстояние Кемени между бинарными

отношениями. Дискретная оптимизация применяется для получения

результирующего мнения комиссии экспертов - медианы Кемени. На

примере Федерального Закона «Об экологической экспертизе» (1995)

рассмотрены практические проблемы применения экспертных оценок.

Заключительная четвертая часть посвящена применению метода

моделирования в теории принятия решений и рассмотрению ряда

конкретных семейств моделей. В первой главе рассмотрены основные

понятия общей теории моделирования, в том числе математического,

и методология моделирования, а также пример процесса подготовки

решений на основе демографических моделей. Вторая глава

посвящена типовым макроэкономическим моделям в теории принятия

решений, в том числе моделям экономики отдельных стран и

мирового хозяйства в целом, моделированию процессов

налогообложения в России и других странах.

В третьей главе рассмотрено применение микроэкономических

моделей в теории принятия решений. Обсуждаются модель

функционирования промышленного предприятия, проблемы принятия

решений в малом бизнесе на основе экономико-математического

моделирования, принятие решений в задачах логистики (управления

запасами).

Четвертая глава посвящена принятию решений на основе

моделей обеспечения качества. Рассмотрены основы теории

статистического контроля и практические вопросы принятия решений

при статистическом контроле качества продукции и услуг. Показано,

что выходной контроль качества продукции нужен не всегда.

Обсуждаются удачные и неудачные примеры принятия решений в

области качества и сертификации.

В заключительной пятой главе обсуждается компьютерная

система ЖОК поддержки анализа и управления в сложных ситуациях

и опыт ее использования. Рассмотрены основные идеи

эконометрического метода компьютерного моделирования ЖОК,

пример применения метода ЖОК для изучения факторов, влияющих

на налогооблагаемую базу подоходного налога с физических лиц ,

возможность использования балансовых соотношений в системе ЖОК

Для написания этой книги у автора была два стимула. Во-

первых, сделать доступным широкой массе читателей более чем

тридцатилетний опыт междисциплинарного научного коллектива,

действующего вокруг семинара «Экспертные оценки и анализ

данных». Семинар был организован в 1973 г. и работал сначала в МГУ

им. М.В.Ломоносова, а затем в Институте проблем управления

Российской академии наук. Некоторое время автор руководил

семинаром (вместе с коллегами). Именно в рамках этого

междисциплинарного коллектива создана отечественная научная

школа в области современной теории принятия решений.

Во-вторых, подготовить учебное пособие по теории принятия

решений для обеспечения различных видов образовательных услуг.

После сравнения различных подходов к преподаванию,

многочисленных вариантов организации обучения автор решил взять

за исходный пункт курс «Теория принятия решений» российско-

французской программы МАСТЕР («Менеджмент промышленных

систем»). Она с 1995 г. осуществляется на факультете «Инженерный

бизнес и менеджмент» Московского государственного технического

университета им. Н.Э. Баумана совместно с Высшими техническими

школами Парижа и Лиона.

Итак, учебное пособие опирается на научные разработки

последних лет и практику преподавания в России и во Франции, с

учетом достижений специалистов других стран.

Включенные в учебник материалы прошли многолетнюю и

всестороннюю проверку. Кроме МГТУ им. Н.Э.Баумана, они

использовались при преподавании во многих других отечественных и

зарубежных образовательных структурах. О некоторых из них можно

получить представление из справки «Об авторе» в конце книги.

Учебное пособие может быть использовано различными

категориями читателей. Студенты дневных отделений управленческих

и экономических специальностей найдут в нем весь необходимый

материал для изучения различных вариантов курсов типа «Теория

принятия решений», «Управленческие решения», «Экономико-

математическое моделирование» и др. Особенно хочется

порекомендовать учебное пособие тем, кто получает наиболее

ценимое в настоящее время образование - на экономических

факультетах в технических вузах. Слушатели вечерних отделений, в

том числе получающие второе образование по экономике и

менеджменту, смогут изучить основы теории принятия решений и

познакомиться с вопросами ее практического использования.

Менеджерам, экономистам и инженерам, изучающим теорию

принятия решений самостоятельно или в Институтах повышения

квалификации, учебное пособие позволит познакомиться с ее

ключевыми идеями и выйти на современный уровень. Специалистам

по теории принятия решений, экспертным оценкам, теории

вероятностей и математической статистике эта книга также может

быть интересна и полезна. В ней описан современный взгляд на

рассматриваемую тематику, ее основные подходы и результаты,

открывающие большой простор для дальнейших математических

исследований.

В отличие от учебной литературы по математическим

дисциплинам, в настоящей книге практически полностью отсутствуют

доказательства. Однако в нескольких случаях мы сочли

целесообразным их привести. При первом чтении доказательства

теорем можно пропустить.

О роли литературных ссылок в учебном пособии необходимо

сказать достаточно подробно. Прежде всего, книга представляет собой

замкнутый текст, не требующий для своего понимания ничего, кроме

знания стандартных учебных курсов по высшей математике и основам

экономической теории. Зачем же нужны ссылки? Доказательства всех

приведенных в учебнике теорем приведены в ранее опубликованных

статьях и монографиях. Дотошный читатель, в частности, при

подготовке рефератов и при желании глубже проникнуть в материал

учебного пособия, может обратиться к приведенным в каждой главе

спискам цитированной литературы. Далее, каждая из глав пособия -

это только введение в большую область теории принятия решений, и

вполне естественным является желание выйти за пределы введения.

Приведенные литературные списки могут этому помочь. При этом

надо помнить, что за многие десятилетия накопились большие

книжные богатства, и их надо активно использовать.

Включенные в учебник материалы оказались полезными не

только студентам дневных и вечерних факультетов и слушателям

системы второго высшего образования, но и тем, кто обучается по

программам переподготовки, «Мастер (магистр) делового

администрирования» (МВА) и иным, в том числе международным.

Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и

студентам, прежде всего различных образовательных структур

Московского государственного технического университета им.

Н.Э.Баумана (программа МАСТЕР), Российской экономической

академии им. Г.В. Плеханова и Академии народного хозяйства при

Правительстве Российской Федерации (программа «Топ-Менеджер»),

за полезные обсуждения.

С текущей научной информацией по теории принятия решений

проще всего познакомиться на сайтах автора www.antorlov.chat.ru,

www.newtech.ru/~orlov, www.antorlov.euro.ru, входящих в Интернет.

Достаточно большой объем информации содержит еженедельная

рассылка "Эконометрика", выпускаемая с июля 2000 г. (автор

искренне благодарен редактору этого электронного издания А.А.

Орлову за многолетний энтузиазм по выпуску еженедельника).

В учебном пособии изложено представление о теории принятия

решений, соответствующее общепринятому в мире. Сделана попытка

довести рассказ до современного уровня научных исследований в этой

области. Конечно, возможны различные точки зрения по тем или

иным частным вопросам. Автор будет благодарен читателям, если они

сообщат свои вопросы и замечания по адресу издательства или

непосредственно автору по электронной почте Е-mail: http:

//orlovs.pp.ru.

2004-05-24

1. ТЕХНОЛОГИЯ И ПРОЦЕДУРЫ РАЗРАБОТКИ

И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

1.1. Введение в теорию принятия решений

Сначала разберем несколько упрощенный пример задачи

принятия решений при управлении организацией, а потом введем

основные понятия теории принятия решений.

http://www.antorlov.chat.ru/http://www.antorlov.euro.ru/http://www.newtch.ru/~orlov

1.1.1. Пример задачи принятия решения

Совет директоров фирмы "Русские автомобили" должен

принять важное решение. Какой образец запускать в серию -

маленького верткого "Алешу" или представительного "Добрыню"?

Отличаются эти типы автомобилей прежде всего расходом бензина на

100 км пробега - "Добрыня" больше, тяжелее, а потому и бензина ему

надо больше, чем "Алеше". Зато "Добрыня" гораздо солиднее и

вместительнее. При дешевом бензине потребители предпочтут

"Добрыню", при дорогом - "Алешу". Будущая цена бензина

неизвестна, это – фактор риска для фирмы "Русские автомобили".

Итак, каждый из двух вариантов решения имеет плюсы и

минусы. Для принятия решения явно не хватает следующей

количественной информации:

- насколько вероятна к моменту выхода продукции на рынок

низкая цена бензина и насколько - высокая;

- каковы будут финансовые результаты работы фирмы при

различных вариантах сочетания цены бензина и типа выпускаемого

автомобиля (а таких сочетаний четыре: низкая цена бензина -

автомобиль "Алеша", низкая цена бензина - автомобиль "Добрыня",

высокая цена бензина - автомобиль "Алеша", высокая цена бензина -

автомобиль "Добрыня")

На эти вопросы генеральный директор фирмы заранее поручил

ответить соответствующим специалистам. Перед началом заседания

члены Совета директоров получают нужные для принятия решения

количественные данные, сведенные в табл.1.

Таблица 1. Прибыль фирмы "Русские автомобили"

при выпуске автомобилей двух типов (млн. руб.)

Цена бензина Тип "Алеша" Тип "Добрыня"Низкая (60 %) 750 1000

Высокая (40 %) 500 200

На заседании Совета директоров началась дискуссия.

- Полагаю, надо получить максимум в самом плохом случае, -

сказал осторожный Воробьев. - А хуже всего будет при высокой цене

бензина, прибыль фирмы по сравнению со случаем низкой его цены

уменьшается при любом нашем решении. Выпуская "Алешу",

заработаем 500 миллионов, а "Добрыню" - 200 миллионов. Значит,

надо выпускать "Алешу" - и как минимум 500 миллионов нам

обеспечены.

- Нельзя быть таким пессимистом, - заявил горячий Лебедев. -

Скорее всего, цена бензина будет низкой (за это - 60 шансов из 100), а

высокой - лишь как исключение. Надо быть оптимистами - исходить

из того, что все пойдет, как мы хотим, цена бензина будет низкой.

Тогда, выпуская "Добрыню", получим миллиард в бюджет фирмы.

- На мой взгляд, и пессимист Воробьев, и оптимист Лебедев

обсуждают крайние случаи - самую худшую ситуацию и самую

лучшую. А надо подходить системно, обсудить ситуацию со всех

сторон, учесть обе возможности, - начал свое выступление

обстоятельный Чибисов, когда-то изучавший теорию вероятностей. -

Рассмотрим сначала первый вариант - выпуск "Алеши". Мы получим

750 миллионов в 60% случаев (при низкой цене бензина) и 500

миллионов в 40% случаев (при высокой его цене), значит, в среднем

750 х 0,6 + 500 х 0,4 = 450 + 200 = 650 миллионов. А для варианта

"Добрыни" аналогичный расчет дает 1000 х 0,6 + 200 х 0,4 = 600 + 80

= 680 миллионов, т.е. больше. Значит надо выпускать "Добрыню".

- Предыдущий оратор рассуждает так, как будто мы будем

выбирать тип автомобиля на каждом заседании Совета директоров, да

и все данные в табл.1 лет сто не изменятся, - вступил в дискуссию

экономист Куликов. - Но нам предстоит принять решение только один

раз, и сделать это надо так, чтобы потом не жалеть об упущенных

возможностях. Если мы решим выпускать "Добрыню", а к моменту

выхода на рынок цена бензина окажется высокой, то получим 200

миллионов вместо 500 миллионов при решении, соответствующем

будущей цене бензина. Значит, упущенная выгода составит 500 - 200

= 300 миллионов. При выпуске "Алеши" в случае низкой цены

бензина упущенная выгода составит 1000 - 750 = 250 миллионов, т.е.

будет меньше. Значит, надо выпускать "Алешу".

- Подведем итоги, - сказал председательствующий Медведев. -

Выступили четверо, каждый привел убедительные доводы в пользу

того или иного решения, каждый исходил из той или иной

теоретической концепции. При этом за выпуск "Алеши" выступили

Воробьев и Куликов, а за выпуск "Добрыни" - Лебедев и Чибисов.

Будем голосовать.

Результаты голосования - 15 членов Совета директоров за

выпуск "Добрыни", 8 (в основном более осторожные представители

старшего поколения) - за выпуск "Алеши". Большинством голосов

решение принято - фирмы "Русские автомобили" будет выпускать

"Добрыню" (см. также по поводу рассмотренного примера главу 8

книги [1]).

Экспертные оценки - один из методов принятия решений.

Какие выводы может извлечь менеджер из хода заседания Совета

директоров фирмы "Русские автомобили"? Критерии принятия

решения, выдвинутые четырьмя выступавшими, противоречили друг

другу, два из них приводили к выводу о выгодности выпуска

автомобиля "Алеша", а два - "Добрыня". И Совет директоров решил

вопрос голосованием. При этом каждый из голосовавших интуитивно

оценивал достоинства и недостатки вариантов. Т.е. выступал как

эксперт, а весь Совет в целом - как экспертная комиссия. По-

английски expert - это специалист, в русском языке эти два слова

имеют несколько различающийся смысл: под экспертом обычно

понимают весьма опытного высококвалифицированного специалиста,

умеющего использовать свою интуицию для принятия решений.

1.1.2. Голосование - один из методов экспертных оценок

Голосование - один из методов принятия решения комиссией

экспертов. Организация голосования, в частности, на собрании

акционеров, имеет свои подводные камни. Многое зависит от

регламента (т.е. правил проведения) голосования. Например,

традиционным является принятие решений по большинству голосов:

принимается то из двух конкурирующих решений, за которое поданы

по крайней мере 50% голосов и еще один голос. А вот от какого числа

отсчитывать 50% - от присутствующих или от списочного состава?

Каждый из вариантов имеет свои достоинства и недостатки.

Если от присутствующих - то одно из двух решений будет почти

наверняка принято (исключение - когда голоса разделятся точно

поровну). Однако те, кто не был на собрании, могут быть недовольны.

Если исходить из списочного состава, то возникает проблема явки на

заседание. При слабой явке решения присутствующими должны

приниматься почти единогласно, следовательно, в ряде случаев ни

одно из конкурирующих решений не будет принято. А если придет

меньше 50% от утвержденного списочного состава, то принятие

решений станет вообще невозможным. Перечисленные сложности

увеличиваются, если регламентом предусмотрено квалифицированное

большинство - 2/3 и еще один голос.

Еще одна проблема - как быть с воздержавшимися?

Причислять ли их к голосовавшим "за" или к голосовавшим "против"?

Рассмотрим условный пример - результат голосования по трем

кандидатурам в Совет директоров (табл.2). Наиболее активным и

результативным менеджером является И.И. Иванов. У него больше

всего сторонников, но и больше всего противников. Его соперник

П.П. Петров меньше себя проявил, у него меньше и сторонников, и

противников. Третий - С.С. Сидоров - никому не известен, и

относительно его кандидатуры все участники голосования

воздержались.

Таблица 2. Результаты голосования

при выборах в Совет директоров

Кандидатура За Против ВоздержалисьИванов И.И. 200 100 100Петров П.П. 150 50 200Сидоров С.С. 0 0 400

Пусть надо выбрать одного человека в Совет директоров.

Если председатель заседания спрашивает: "Кто за?", то проходит И.И.

Иванов. Если он, видя усталость зала от обсуждения предыдущих

вопросов, спрашивает: "Кто против?", то выбирают "темную

лошадку" С.С. Сидорова, поскольку активные противники остальных

менеджеров "выбивают" их из соревнования. При выборе двух членов

Совета директоров вопрос "Кто за?" приводит к выборам И.И.

Иванова и П.П. Петрова, а вопрос: "Кто против?" - к выборам С.С.

Сидорова и П.П. Петрова. Поэтому, желая избавиться от И.И.

Иванова, председатель может при выборах ставить вопрос так: "Кто

против?".

Нетрудно видеть, что вопрос: "Кто за?" автоматически относит

всех воздержавшихся к противникам данного кандидата, а вопрос

"Кто против?" - к сторонникам. Успех никому не известного С.С.

Сидорова связан именно с этим - он не нажил себе врагов.

Теория и практика экспертных оценок - развитая научная и

практическая дисциплина с большим числом подходов, идей,

алгоритмов, теорем и способов их практического использования.

Подробнее о ней пойдет разговор в одной из следующих глав. Однако

необходимо подчеркнуть - менеджер отвечает за принятие решений

и не имеет права переложить ответственность на специалистов.

1.1.3. Основные понятия теории принятия решений

Всем опытным управленцам хорошо известно, что один из

наиболее эффективных интеллектуальных инструментов менеджера –

это теория принятия решений. Подробно разобранный пример выбора

типа автомобиля для запуска в серию наглядно демонстрируют ряд

основных понятий теории принятия решений.

Кто принимает решения? Решение о выборе того или иного

типа автомобиля для запуска в серию принимал Совет директоров

фирмы "Русские автомобили" большинством голосов. Однако в

подготовке решения участвовали и другие люди - специалисты,

подготовившие информацию, приведенную в табл.1.

В теории принятия решений есть специальный термин - Лицо,

Принимающее Решения, сокращенно ЛПР. Это тот, на ком лежит

ответственность за принятое решение, тот, кто подписывает приказ

или иной документ, в котором выражено решение. Обычно это

генеральный директор или председатель правления фирмы, командир

воинской части, мэр города и т.п., словом - ответственный работник.

Но иногда действует коллективный ЛПР, как в случае с Советом

директоров фирмы "Русские автомобили" или Государственной

Думой Российской Федерации.

Проект решения готовят специалисты, как говорят, "аппарат

ЛПР", часто вместе с сотрудниками иных организаций. Если ЛПР

доверяет своим помощникам, то может даже не читать текст, а просто

подписать его. Но ответственность все равно лежит на ЛПР, а не на

тех, кто участвовал в подготовке решения.

При практической работе важно четко отделять этап

дискуссий, когда рассматриваются различные варианты решения, от

этапа принятия решения, после которого надо решение выполнять, а

не обсуждать.

Порядок подготовки решения (регламент). Часты

конфликты между менеджерами по поводу сфер ответственности - кто

за что отвечает, кто какие решения принимает. Поэтому очень важны

регламенты, определяющие порядок работы. Недаром любое собрание

принято начинать с утверждения председательствующего, секретаря и

повестки заседания, а работу любого предприятия или общественного

объединения - с утверждения его устава. Влияние регламента на

результаты принятия решений показано выше при обсуждении

процедур голосования.

Цели. Каждое решение направлено на достижение одной или

нескольких целей. Например, Совет директоров фирмы "Русские

автомобили" желал:

- продолжать выполнять миссию фирмы, т.е. выпуск

автомобилей;

- получить максимальную возможную прибыль (в условиях

неопределенности будущих цен на бензин).

Эти две цели можно достичь одновременно. Однако так

бывает не всегда.

Например, часто встречающаяся формулировка "максимум

прибыли при минимуме затрат" внутренне противоречива. Минимум

затрат равен 0, когда работа не проводится, но и прибыль тогда тоже

равна 0. Если же прибыль велика, то и затраты велики, поскольку и то,

и другое связано с объемом производства. Можно либо

максимизировать прибыль при фиксированных затратах, либо

минимизировать затраты при заданной прибыли, но невозможно

добиться "максимума прибыли при минимуме затрат".

Одной и той же цели можно, как правило, добиться

различными способами. Например, миссия фирмы "Русские

автомобили" будет осуществляться и при выпуске машин типа

"Алеша", и при выпуске "Добрыни".

Ресурсы. Каждое решение предполагает использование тех

или иных ресурсов. Так, Совет директоров фирмы "Русские

автомобили" исходит из существования производства (системы

предприятий), позволяющего выпускать автомобили типа "Алеша" и

типа "Добрыня". Если бы такого производства не было, то и

дискуссия в Совете директоров не имела бы смысла. Конечно, можно

было бы сначала обсудить вопрос о строительстве заводов, о

посильности таких затрат для фирмы...

Кроме того, предполагается, что у фирмы достаточно

финансовых средств, материальных и кадровых ресурсов для

массового выпуска автомобилей и того, и другого типа. Ведь надо

сначала подготовить производство и работников, закупить сырье и

комплектующие изделия, произвести и реализовать продукцию. И

только потом получить прибыль (как разность между доходами и

расходами).

В повседневной жизни мы чаще всего принимаем решения,

покупая товары и услуги. И тут совершенно ясно, что такое ресурсы -

это количество денег в нашем кошельке.

При практической работе над проектом решения важно все

время повторять: "Чего мы хотим достичь? Какие ресурсы мы готовы

использовать для этого?"

Риски и неопределенности. Почему четверо выступавших

членов Совета директоров разошлись во мнениях? В частности,

потому что они по-разному оценивали риск повышения цен на бензин,

влияние этого риска на успешность достижения цели.

Многие решения принимаются в условиях риска, т.е. при

возможной опасности потерь. Связано это с разнообразными

неопределенностями, окружающими нас. Кроме отрицательных

(нежелательных) неожиданностей бывают положительные - мы

называем их удачами. Менеджеры стараются застраховаться от потерь

и не пропустить удачу.

Внутренне противоречива формулировка: "Максимум

прибыли и минимум риска". Обычно при возрастании прибыли

возрастает и риск - возможность многое или все потерять.

Вернемся к табл.1. Неопределенность не только в том, будет

цена на бензин высокой или низкой. Неопределенности - во всех

числах таблицы. Шансы низкой цены на бензин оценены в 60%. Этот

прогноз, очевидно, не может быть абсолютно точным. Вместо 60 %

следовало бы поставить, скажем, (60+3) % . Тем более содержат

неустранимые неточности данные о предполагаемой прибыли. Ведь

для того, чтобы ее рассчитать, необходимо:

- оценить затраты на подготовку производства и выпуск

продукции (это можно сделать достаточно точно, особенно при

отсутствии инфляции);

- оценить число будущих покупателей в зависимости от цены

и установить оптимальную цену, обеспечивающую максимальную

прибыль (отделу маркетинга сделать это достаточно трудно, хотя бы

потому, что промежуточным этапом является прогноз социально-

экономического развития страны, из которого вытекают финансовые

возможности и предпочтения потребителей, размеры налогов и сборов

и др.).

В результате вместо 1000 в таблице должно стоять, скажем,

1000+200. Следовательно, рассуждения четырех членов Совета

директоров, опирающихся на числа из табл.1, строго говоря,

некорректны. Реальные числа - иные, хотя и довольно близкие.

Необходимо изучить устойчивость выводов по отношению к

допустимым отклонениям исходных данных, а также по отношению к

малым изменениям предпосылок используемой математической

модели. Речь идет об общеинженерной идее - любое измерение

проводится с некоторой погрешностью, и эту погрешность

необходимо указывать.

Критерии оценки решения. Вспомните еще раз дискуссию в

Совете директоров фирмы "Русские автомобили". Каждый из

выступавших использовал свой критерий для выбора наилучшего

варианта решения.

Воробьев предлагал исходить из наихудшего случая высокой

цены бензина. Фактически он рассматривал внешний (для фирмы)

мир как врага, который всячески будет стараться уменьшить прибыль

фирмы. И в условиях жесткого противодействия со стороны внешнего

мира он предлагал выбрать наиболее выгодный вариант решения -

выпуск "Алеши". Подход Воробьева хорош при рассмотрении

совершенно бескомпромиссного противостояния двух противников,

имеющих противоположные интересы, например, двух армий

воюющих между собой государств. Существует математизированная

наука - т.н. теория игр, - в которой рассматриваются методы

оптимального поведения в условиях антагонистического или иного

конфликта. В дискуссии о выборе типа автомобиля для запуска в

серию позиция Воробьева - это позиция крайнего пессимиста,

поскольку нет оснований считать внешний мир активным

сознательным противником фирмы. Отметим также, что наиболее

плохой случай, на который ориентируется теория игр, встречается

сравнительно редко (согласно табл.1 - в 40% случаев).

Подход оптимиста Лебедева прямо противоположен подходу

Воробьева. Предлагается исходить из самого благоприятного стечения

обстоятельств. Внешний мир для Лебедева - друг, а не враг. И надо

сказать, что для такой позиции есть основания - низкая цена на бензин

в полтора раза вероятнее высокой. С точки зрения теории

планирования предложение Лебедева можно было бы взять за основу,

добавив возможности коррекции плана в случае неблагоприятных

обстоятельств, а именно, повышения цены на бензин. И тут мы

наталкиваемся на неполноту дискуссии в Совете директоров - никто

не рассмотрел возможность подготовки производственной программы

"двойного назначения". Выполнение такой программы обеспечивало

бы гибкость управления - при низкой цене на бензин был бы налажен

выпуск "Добрыни", а при высокой - "Алеши". В частности, такую

гибкость обеспечивало бы повышение стандартизации автомашин

фирмы, использование в них одних и тех же узлов и деталей,

применение для их изготовления одних и тех же технологических

процессов.

С чисто логической точки зрения оптимизм Лебедева не менее

и не более оправдан, чем пессимизм Воробьева. Люди вообще и

менеджеры в частности делятся на два типа - оптимистов и

пессимистов. Особенно четко различие проявляется при вложении

капитала, поскольку, как правило, увеличение прибыли связано с

увеличением риска. Одни люди предпочтут твердый доход (да еще и

застрахуются), отказавшись от соблазнительных, но рискованных

предложений. Другой тип людей - оптимисты и авантюристы, они

уверены, что им повезет. Такие люди надеются разбогатеть, играя в

лотерею.

Надо иметь в виду, что на человека выигрыш или проигрыш

одной и той же суммы могут оказать совсем разное влияние.

Выигрыш приносит радость (но не счастье), в то время как проигрыш

может означать разорение, полный крах, т.е. несчастье. Недаром в

микроэкономической теории полезности рассматривают

парадоксальное понятие - полезность денег - и приходят к выводу,

что полезность равна логарифму имеющейся суммы [2].

Вернемся к Совету директоров фирмы "Русские автомобили".

Совсем с других позиций, чем Воробьев и Лебедев, подошел к делу

Чибисов. Его подход фактически предполагает, что придется много

раз принимать решения по аналогичным вопросам. Вот он и

рассчитывает средний доход, исходя из того, что в 60% случаев цена

бензина будет низкой, а в 40% случаев - высокой. Такой подход

вполне обоснован, когда выбор технической политики проводится

каждую неделю или каждый день. Например, к нему мог бы

прибегнуть менеджер, проектирующий свой ресторан -

ориентироваться ли на открытые столики с видом на живописные

окрестности или замкнуться в четырех стенах, отгородившись от

дождя. Если события происходят много раз, то для принятия решений

естественно использовать методы современной прикладной

статистики, например, как это делают, например, при статистическом

контроле качества продукции и сертификации. Тогда оценка

ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ...

Documents

Transcript of ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ...