Методология моделирования ситуаций и разработки управленческих решений базируется на системном и комплексном использовании основных положений материалистической диалектики применительно к объекту управления (хозяйствующему субъекту).
Основные положения материалистической диалектики определяют характерные черты методологии моделирования ситуаций и разработки управленческих решений:
Таким образом, моделирования ситуаций и разработки управленческих решений представляет собой системное, комплексное изучение, измерение и обобщение предполагаемого (возможного) влияния факторов на результаты деятельности объекта управления путем обработки специальными приемами системы показателей плана, учета, отчетности и других источников информации с целью повышения эффективности деятельности организации (объекта управления).
Под методом экономического анализа понимается диалектический способ подхода к изучению хозяйственных процессов в их развитии.
Хозяйственные процессы рассматриваются в становлении и развитии. Им свойственны переходы количества в качество, проявление нового качества, отрицание отрицания, борьба противоположностей, отмирание старого и появление нового более прогрессивного. Поэтому методы диалектики находят здесь свое применение.
В соответствии с методологией характерными особенностями метода экономического анализа являются:
В соответствии с системным подходом, главными особенностями которого являются динамичность, взаимодействие, взаимозависимость и взаимосвязь элементов системы, комплексность, целостность, соподчиненность и определение ведущего звена, выделяют следующие основные пять этапов аналитических исследований.
На первом этапе объект анализа представляется в виде системы, содержащей отдельные элементы, которые могут составлять несколько уровней. Определяется связь с другими системами и взаимосвязь между отдельными элементами, функционирующими внутри системы. Формулируются цель и задачи анализа, составляется план аналитической работы.
На втором этапе разрабатывается система синтетических и аналитических показателей, с помощью которых характеризуются элементы, взаимосвязи и условия существования объекта анализа.
На третьем этапе разрабатывается общая схема изучаемой системы, где элементы характеризуются блоками, связь между которыми демонстрирует наличие и направление внутренних и внешних связей. Собирается и подготавливается к анализу необходимая информация (проверяется ее точность, приводится в сопоставимый вид и т. д.).
На четвертом этапе строится экономико-математическая модель системы в общем виде, при этом на основе качественного анализа определяются математические формы и коэффициенты всех уравнений и неравенств системы, характеризующих целевую функцию и ресурсные ограничения. Проводится сравнение фактических результатов хозяйствования с показателями плана отчетного года, фактическими данными прошлых лет, с достижениями ведущих предприятий, отрасли в целом и т. д.
На пятом этапе осуществляется работа с моделью. При этом путем замены отдельных параметров экономико-математической модели (коэффициентов, ограничений), которые характеризуют те или другие факторы, определяется значение функции. Сравнение полученных показателей с фактическими, плановыми и другими позволяет:
Такой подход к анализу обеспечивает:
Использование метода экономического анализа для хозяйственной деятельности предприятий проявляется через конкретные методики аналитических исследований как отдельных сторон деятельности, так и их комплекса. При этом каждому виду анализа соответствует своя методика.
Методика экономического анализа - это совокупность аналитических способов и правил исследования экономики предприятия, подчиненных цели анализа.
Общую методику понимают как систему исследования, которая одинаково используется при изучении различных объектов экономического анализа в различных отраслях экономики.
Частные методики конкретизируют общую применительно к определенным отраслям экономики, типам производства или объектам исследования.
Любая методика экономического анализа представляет собой логическую совокупность методологических советов по проведению аналитических исследований. Типовая методика содержит следующие моменты:
В качестве важнейших элементов (инструментов) методики анализа выступают технические приемы и способы анализа, используемые на различных этапах исследования для:
Менеджер принимает организационные решения и реализует их через других людей. Принятие решений, как и обмен информацией, - составная часть реализации любой функции управления. Понимание природы принятия решений чрезвычайно важно для того, чтобы преуспеть в искусстве управления. Для этого целесообразно рассмотреть типы решений, используемые способы, научные методы повышения эффективности и основные факторы, которые необходимо учитывать при принятии управленческих решений.
Решение как выбор альтернативы представляет собой достаточно систематизированный процесс, причем в управлении организацией этот процесс более систематизирован, чем в частной жизни.
Ответственность за принятие важных организационных решений - это тяжелое моральное бремя, тяжесть которого возрастает по мере роста уровня управления.
Принятие решений - это каждодневная работа менеджера, отражающаяся на всех аспектах управления. Профессор Фрэнк Харрисон писал: "Принятие решений - это интегральная часть управления организацией любого рода. Более чем что-либо другое компетентность в данной области отличает менеджера от неменеджера и, что еще важнее, - эффективно работающего менеджера от его неэффективно работающего коллеги". Профессор Минцберг показал, что каждый руководитель играет свою роль в межличностном общении, информационных обменах и принятии решений. В области принятия решений Минцберг выделил четыре роли руководителя - предприниматель, специалист по исправлению нарушений в работе, распределитель ресурсов и специалист по достижению соглашений. Пропорции этих ролей во многом зависят от уровня управления. Тем не менее, каждый менеджер периодически в той или иной мере исполняет все эти роли.
Решение как выбор альтернативы предусматривает ответ на ряд вопросов. В современных условиях быстро меняющейся обстановки многие альтернативы находятся в распоряжении менеджеров. Каждая управленческая функция связана с несколькими типичными решениями, требующими ответов на вопросы, представленные в табл. 8.1.
| Планирование
|
Организация |
| Контроль
|
Мотивация
|
Организационное решение - это выбор, который должен сделать руководитель, чтобы выполнить обязанности, обусловленные занимаемой им должностью.
Цель организационного решения - обеспечение движения к поставленным перед организацией задачам.
Организационные решения можно квалифицировать как запрограммированные и незапрограммированные.
Запрограммированные решения - это результат реализации определенной последовательности шагов или действий, подобных предпринимаемым при решении математических уравнений. Число возможных альтернатив ограничено, и выбор должен быть сделан в пределах направлений, заданных организацией.
Незапрограммированные решения - это решения, используемые в ситуациях, которые новы, внутренне не структурированы или сопряжены с неизвестными факторами.
Любое решение, помимо положительного эффекта, имеет и отрицательные последствия. Специалист по изучению проблем управления Роберт Кац писал, что "каждое решение должно уравновешивать настолько противоречивые ценности, цели и критерии, что с любой точки зрения оно будет хуже оптимального. Каждое решение или выбор, затрагивающие все предприятие, будут иметь негативные последствия для каких-то его частей".
Таким образом, рассматривая организацию с позиций системного подхода, необходимо учитывать последствия управленческого решения для всех частей организации и находить компромиссы.
Выработка и принятие решений - это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня, включающий элементы алгоритма, представленного на рис. 8.1.
(рис 8.1) Алгоритм принятия и реализации управленческих решений
Технология менеджмента рассматривает управленческое решение как процесс, состоящий из трех стадий: подготовка решения, принятие решения и реализация решения.
На стадии подготовки решения проводится экономический анализ ситуации на микро- и макроуровне, включающий поиск, сбор и обработку информации, а также выявляются и формулируются проблемы, требующие решения.
На стадии принятия решения осуществляется разработка и оценка альтернативных решений, проводимых на основе многовариантных расчетов, выбор критерия оптимальности решения, выбор и принятие наилучшего решения.
На стадии реализации решения осуществляется конкретизация решения, доведение его до исполнителей и контроль хода его выполнения, вносятся необходимые коррективы и дается оценка полученного результата.
Методы принятия решений могут быть различными:
Безусловно, наибольший интерес представляют методы, основанные на научно-практическом подходе. Совершенствование инструментария научного исследования имеет очень большое значение и является основой успеха и эффективности принимаемых управленческих решений. Чем глубже человек проникает в сущность изучаемых явлений, тем более точные методы исследования ему требуются и тем более рациональные варианты решений он получает.
Приведем классификацию научно-практических методов принятия решений на группы и состав этих групп.
Первый класс представляют общенаучные методы, включая:
Второй класс представлен традиционными способами обработки информации и принятия решений, в которые входят:
Третий класс составляют способы принятия решений на основе детерминированного факторного анализа, включая:
Четвертый класс составляют способы принятия решений на основе стохастического факторного анализа. К ним относятся принятия решений, основанные на методах:
Пятый класс составляют способы принятия решений на основе оптимизации показателей эффективности. К ним относятся:
Шестой класс составляют способы, базирующиеся на основе анализа схем стратегического развития. К этим способам относятся:
Седьмой класс составляют способы, связанные с управлением персоналом, включая:
Восьмой класс составляют методы, основанные на инструментах управления качеством. К этим методам относятся: семь основных "инструментов" (seven basic tools) и семь новых "инструментов" (seven new tools) повышения качества.
Семь основных инструментов качества включают:
Семь новых инструментов повышения качества составляют:
Девятый класс составляют методы теории квалиметрии. Эти методы традиционно содержат такие этапы, каждый из которых характеризуются множеством методов.
Так, этап определения вида зависимости между абсолютным значением отдельного параметра системы (в качестве которой может выступать организация, продукция и т. д.) и его относительной оценкой (что составляет частную оценку эффективности) используют линейные зависимости, нелинейные зависимости (Э. Россе, А. Томашевского, Харрингтона, Вебера - Фехнера, оптимизационные) и зависимости, выраженные в неявном виде.
На этапе определение способа нахождения весомостей частных оценок эффективности для формирования показателя интегральной оценки эффективности используют методы (методы организации опроса экспертов): метод предпочтения, метод ранга, первый и второй методы попарного сопоставления, метод полного попарного сопоставления и метод последовательных сопоставлений.
На этапе выбора метода сведения воедино частных оценок эффективности в показатель интегральной оценки эффективности используют следующие типовые методы: взвешенной среднеарифметической оценки, взвешенной среднегеометрической оценки, взвешенной среднегармонической оценки.
Десятый класс составляют методы комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности (АХД) организации. Этот класс методов составляют:
Дадим краткую характеристику некоторых классов и групп методов принятия решений.
Изучение процессов и явлений, связанных с объектом управления, их взаимодействия является необходимым условием понимания происходящих событий, их структуры и свойств.
Основными принципами диалектики, на которых базируются общенаучные методы обработки информации и принятия решений, являются следующие: все познается в движении; в определенных связях, взаимосвязях, взаимозависимости и взаимообусловленности; в причинно-следственной соподчиненности; в координационной и субкоординационной определенности; в проявлении необходимости и случайности; в единстве и борьбе противоположностей; в переходе количества в качество и качества в новое количество; в отрицании отрицания.
Принятие решений тесно связано с системным анализом.
Системность как понятие кибернетического порядка требует исследования, анализа объекта как единого целого, единой системы (включающей другие, находящиеся в определенной взаимосвязи элементы), с одной стороны, а с другой стороны, - объекта как части системы более высокого уровня, в которой он является Элементом (подсистемой) и взаимодействует с остальными подсистемами.
Целостность, завершенность системы предполагает и обособленный анализ составляющих ее элементов.
Системность анализа при принятии решений органически связана с его комплексностью.
Комплексность анализа при принятии решений заключается в одновременном и всестороннем учете при рассмотрении вариантов факторов экономического, политического, социального, экологического характера и др.
По отношению к комплексности системность - понятие более емкое, поэтому комплексность можно рассматривать как важную составляющую системного анализа.
Методологическое единство системности и комплексности анализа находит свое выражение в единстве:
Методы дифференциации и интеграции как общенаучные методы принятия решений тесно связаны с понятиями дедукции и индукции. Дедукция представляет собой выделение частных выводов на основе знания каких-то общих положений, т. е. это движение от общего к частному, единичному. Индукция представляет собой формирование общего вывода на основе частных посылок, т. е. это движение от частного, единичного к общему.
Традиционные способы обработки информации и принятия решений связаны, например, со сравнением различных величин между собой во времени и пространстве.
Примером такого сравнения может являться относительная величина динамики iд, которая представляет собой отношение уровня признака в определенный период или момент времени I(t) к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени I(t - 1). Относительные величины динамики называют темпами роста iд = I(t) : I(t - 1).
Относительная величина планового задания iпл.з представляет собой отношение уровня, запланированного на предстоящий период Iпл.(t + 1), к фактически сложившемуся уровню Iф(t) в этом периоде iпл.з = Iпл.(t + 1) : Iф(t).
Относительная величина выполнения планового задания iвып.пл рассчитывается как отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня Iф(t) к запланированному Iпл.(t) : iвып.пл. = Iф(t) : Iпл.(t).
Относительные величины динамики iд, планового задания iпл.з и выполнения планового задания iвып.пл. связаны соотношением iд = iпл.з. x iвып.пл.= {Iпл.(t + 1) : Iф(t)} : {Iф(t) : Iпл.(t)} = Iпл.(t + 1) : Iпл.(t).
Относительные величины структуры представляют собой показатели, характеризующие долю отдельных частей изучаемой совокупности во всем их объеме.
Относительными величинами интенсивности являются показатели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде.
Относительные величины координации - показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. При этом за базу может быть принята любая из частей.
Относительные величины сравнения - показатели, представляющие собой частное от деления одномерных абсолютных величин, характеризующих разные объекты и относящихся к одному и тому же периоду времени.
Другим направлением использования традиционных способов принятия решений является определение среднего уровня величин (среднегармонических, среднеарифметических, среднегеометрических и других степенных значений, моды, медианы и т. д.).
Средняя величина - обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень явления в конкретных условиях места и времени, отражающий величину варьирующего признака в расчете на единицу качественно однородной совокупности.
Выбор вида средней определяется экономическим содержанием рассматриваемого показателя и характером исходных данных. Различают следующие виды средних величин: гармоническая, арифметическая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т. д.
Перечисленные выше средние относятся к классу степенных средних и выводятся из общей формулы, в которой различны лишь значения показателя степени m:
$$\overline{x}= \sqrt[m]{\frac{ \sum_{i=1}^n x_i^m }{n}},$$
| где | $$\overline{x}$$ |
- | среднее значение исследуемого явления; |
| m | - | показатель степени среднего; | |
| хi | - | текущее значение усредняемого признака; | |
| n | - | число признаков. |
Случай m = -1 соответствует средней гармонической хгарм,
m = 1 - средней арифметической харифм,
m = 2 - средней квадратической хкв0,
m = 3 - средней кубической хкуб и т. д.
При этом для одних и тех же данных значение средней растет с ростом показателя m (правило мажоритарности средних):
хгарм < хгеом < харифм < хкв < хкуб.
Помимо степенных средних (как простых, так и взвешенных), в экономическом анализе используются структурные средние: мода и медиана.
Мода как средняя величина представляет собой наиболее часто встречающееся значение случайной величины, и широко используется при принятии решений на основе изучения покупательского спроса, регистрации цен и т. д.
В интервальных рядах распределения с равными интервалами мода вычисляется по формуле:
| где | $$X_M_0$$ |
- | нижняя граница модального интервала; |
$$L_{M_0}$$ |
- | длина модального интервала; | |
$$F_{M_0},F_{M_{0-1}},F_{M_{0+1}}$$ |
- | частоты значений в модальном интервале, интервале предшествующем модальному и следующим за модальным. |
Медиана - это вариант, который находится в середине вариационного ряда,т. е. медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части. Медиана находит практическое применение в анализе рынка вследствие особого свойства - сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая.
Значение медианы может быть вычислено методом линейной интерполяции по формуле:
| где | $$X_{M_0}$$ |
- | нижняя граница медианного интервала; |
$$L_{M_e}$$ |
- | длина медианного интервала; | |
$$\Sigma F/2$$ |
- | половина от общего числа наблюдений; | |
$$SFM_e-1$$ |
- | сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала; | |
$$F_{M_e}$$ |
- | число наблюдений в медианном интервале. |
Следующим направлением использования традиционных способов принятия решений является графическое представление данных. Эти данные представляются в виде: диаграмм (линейных, столбиковых, ленточных (полосовых), секторных (круговых и радиальных), фигурных); сетевых графиков; картограмм (фоновых и точечных); картодиаграмм. Пример гистограммы, демонстрирующей структуру объема платных услуг населению в России, представлен на рис. 8.2.
(рис 8.2) Структура объема платных услуг населению
При принятии решений на основе детерминированного факторного анализа в качестве ключевого вопроса рассматривают определение влияния изменения отдельного фактора $$\Delta X_1$$ на прирост результативного показателя $$\Delta Y$$ при фиксированных значениях остальных воздействий Х2...Хn.
Так, например, метод цепных подстановок заключается в определении ряда промежуточных значений результативного показателя y путем последовательной замены базисной величины каждого воздействующего факторного a0, b0, c0, d0 на отчетную a1, b1, c1, d1. В результате чего обеспечивается выделение влияния каждого фактора. Например, связь между результативным показателем y и воздействующими факторами a, b, c, d определяется мультипликативной моделью:
$$ Y = a \times b \times c \times d$$.
Тогда базисное значение Y0 рассчитывается по формуле:
$$Y_0 = a_0 \times b_0 \times c_0 \times d_0$$.
Отчетное значение результативного показателя Y1 определяется выражением:
$$Y_1 = a_1 \times b_1 \times c_1 \times d_1$$.
Условные значения результативного показателя yа, yb, yс, yd рассчитываются соответственно из выражений:
$$Y_а = a_1 \times b_0 \times c_0 \times d_0$$.
$$Y_b = a_1 \times b_1 \times c_0 \times d_0$$.
$$Y_c = a_1 \times b_1 \times c_1 \times d_0$$.
$$Y_d = a_1 \times b_1 \times c_1 \times d_1$$.
Тогда влияние каждого фактора на результат можно описать в виде:
$$\Delta Y_а = Y_а – Y_0$$.
$$\Delta Y_b = Y_b – Y_а$$.
$$\Delta Y_c = Y_c – Y_b$$.
$$\Delta Y_d = Y_d – Y_c$$.
Индексный способ основан на вычислении относительных показателей динамики, пространственных сравнений, выполнения плана (норматива, прогноза) и т. д.
Основной формой индекса является агрегатный (от лат. agregatus - складываемый, суммируемый), в котором числитель и знаменатель представляют собой набор ("агрегат") непосредственно несоизмеримых и неподдающихся суммированию элементов - сумму произведений двух величин, одна из которых меняется (индексируется), а другая остается неизменной (вес индекса).
Примером общего индекса количественных показателей может служить агрегатный индекс стоимости продукции или товарооборота:
| где | $$\Sigma q_1 p_1$$ |
- | стоимость продукции отчетного периода; |
$$\Sigma q_0 p_0$$ |
- | стоимость продукции базисного периода; | |
p1, p0 |
- | цены единицы продукции в отчетном и базисном периоде соответственно (p - от лат. pretium); | |
q1, q0 |
- | количество какой-либо продукции в натуральном выражении в отчетном и базисном периоде соответственно (q - от лат. quantitas). |
Индекс Ipq показывает, во сколько раз изменилась стоимость продукции отчетного периода по сравнению с базисным.
Агрегатный индекс физического объема продукции Iq отражает изменение только одного фактора - индексируемого показателя объема продукции q, реализуемой по одним и тем же ценам, например базисным p0:
Этот же общий индекс физического объема Iq можно представить в форме среднего арифметического индекса:
| где | iq = q1 : q0 |
- | индивидуальный индекс объема продукции. |
Такой индекс используется, например, когда неизвестны количества произведенных отдельных видов продукции в натуральных измерениях, но известны индивидуальные индексы iq и общая стоимость продукции базисного периода q0p0.
В аналитических целях может быть также использован общий индекс физического объема Iq, представленный в форме среднего гармонического индекса:
Рассмотренные выше общие индексы рассчитываются для количественных показателей. Наряду с ними широкое распространение получили общие индексы качественных показателей.
Характерными примерами общих индексов качественных показателей являются агрегатные индексы цен.
Агрегатный индекс с весами объема продукции по отчетному периоду, предложенный в 1874 г. немецким экономистом Г. Паше, вычисляют по формуле:
| где | $$\Sigma q_1 p_1$$ |
- | фактическая стоимость товаров в отчетном периоде; |
$$\Sigma q_1 p_0$$ |
- | условная стоимость товаров, реализованных в отчетном периоде по ценам базисного периода. |
Агрегатный индекс с весами объема продукции по базисному периоду, предложенный в 1864 г. немецким экономистом Э. Ласпейресом, вычисляют по формуле:
Значения индексов цен Паше и Ласпейреса для одних и тех же данных не совпадают, так как имеют различное экономическое содержание. Индекс цен Паше характеризует изменение цен отчетного периода по сравнению с базисным по товарам, реализованным в отчетном периоде и фактическую экономию (или перерасход) от изменения цен. Индекс цен Ласпереса характеризует изменение цен отчетного периода по сравнению с базисным по товарам, реализованным в базисном периоде и экономию (или перерасход), которую можно было бы получить от изменения цен (т. е. условную экономию).
Способы принятия решений на основе стохастического факторного анализа применяются при решении многих задач управления хозяйственной деятельностью, осуществляемых в условиях неопределенности.
Рассмотрим простейшую зависимость между результирующим экономическим показателем Y и воздействующим фактором Х (рис. 8.3).
(рис 8.3) Простейшая зависимость между результирующим экономическим показателем Y и воздействующим фактором Х
Для принятия управленческих решений требуется получение ответа на следующие вопросы:
На все эти и другие вопросы дает ответы корреляционно-регрессионный анализ.
Простейшую зависимость показателя Y от фактора X выражает линейная однофакторная модель вида:
$$y_ip = a_0 + a_1 \times x_i$$,
| где | yip |
- | расчетное значение детерминированной основы показателя при заданном значении фактора xi, |
a0 и a1 |
- | статистические коэффициенты, получаемые путем обработки фактических данных о значениях определенной совокупности yi и xi. |
Разница между фактическим значением показателя yi при фиксированном xi и расчетным значением детерминированной основы yip, именуемая случайной компонентой (остатком), определяется соотношением:
$$\varepsilon_i = y_i – y_{ip}$$.
Расчетные значения yip находятся на линии регрессии, а фактические значения yi располагаются в некоторой области, прилегающей к этой линии (рис. 8.4).
(рис 8.4) Пример построения однофакторной линейной регрессионной модели
Задача получения уравнения регрессии состоит в нахождении на основе пар наблюдений (xi, yi) таких значений коэффициентов a0 и a1, при которых линия регрессии пройдет максимально близко к точкам фактических наблюдений.
Наилучшим способом нахождения коэффициентов уравнения регрессии является метод наименьших квадратов, разработанный Гауссом и Лежандром, суть которого заключается в нахождении коэффициентов a0 и a1 для которых сумма квадратов разностей между фактическими значениями показателя yi и расчетными yip, лежащими на линии регрессии, минимальна $$\Sigma\varepsilon_{i}^2 \rightarrow min$$.
Показателем, характеризующим качество модели, может служить коэффициент детерминации:
$$R^2 = 1 – \sigma_{\text{ост.ср.}}^2:\sigma_у^2 = 1 - Y( y_i – y_{ip})^2 : Y( y_i – y_{cp})^2$$.
Он характеризует ту долю совокупной (общей) дисперсии $$\Sigma_у^2$$, которая объясняется с помощью регрессионной модели. При R2 = 1 все значения выборки лежат на линии регрессии. При R2 = 0 уравнение регрессии ничего не объясняет.
Способы принятия решений на основе оптимизации показателей связаны с нахождением, исходя из имеющихся зависимостей различных факторов между собой и заданных ограничений, наиболее рационального варианта.
Так, например, методы задач линейного программирования связаны с нахождением наилучшей программы управленческих действий в случае, когда в качестве целевой функции и ограничений выступают линейные зависимости, в которых неизвестные находятся в первой степени.
Постановка задачи линейного программирования носит экстремальный характер, т. е. состоит в нахождении таких значений переменных величин, при которых целевая функция достигает максимума или минимума в зависимости от характера задачи.
Порядок разработки модели линейного программирования рассмотрим на примере.
Пусть требуется разработать план производства двух изделий при обеспечении наиболее целесообразного использования трех видов ограниченных ресурсов. Выгодность плана будем оценивать суммой прибыли, которую получит предприятие от реализации продукции.
Введем обозначения. Искомое количество изделий видов I и II обозначим x1 и x2. Норма расхода первого вида ресурса А1 на изделие I - a11 (табл. 8.1), второго вида ресурса А2 на изделие I - a12 и т. д. Лимит по каждому виду ресурса обозначим b1, b2, b3, прибыль за единицу реализованной продукции d1 и d2. Логическая схема решения задачи составляется с помощью табл. 8.2.
| Изделие | Норма расхода ресурсов на одно изделие | Прибыль от реализации одного изделия | ||
|---|---|---|---|---|
А1 |
А2 |
А3 |
||
I |
a11 |
a12 |
a13 |
d1 |
II |
a21 |
a22 |
a23 |
d2 |
| Лимит на ресурс | b1 |
b2 |
b3 |
|
Запишем систему ограничений для выпуска изделий видов I и II:
Условие (8.1) представляет собой систему ограничений и означает, что расход каждого из трех видов ресурсов не может превышать лимита.
Кроме ограничений по объему потребляемых ресурсов, могут быть заданы условия, в соответствии с которыми фиксируется минимальный объем выпуска тех или иных изделий. Выпуск продукции физически не может быть отрицательным. Это дополнительное ограничение:
x1 > 0, x2 > 0. (8.2)
Поскольку задача сводится к нахождению таких объемов выпуска продукции, при которых прибыль будет максимальной, целевую функцию можно записать в виде:
$$L = d_1 - x_1 + d_2 \times x_2 \rightarrow max$$. (8.3)
На практике может стоять задача и минимизации целевой функции (например, минимизация себестоимости выпуска продукции).
Все разновидности таких задач сводятся к основной задаче линейного программирования (ОЗЛП). Эта задача характеризуется тем, что ограничения-неравенства приводятся к равенствам, а целевая функция обращается в экстремум.
В теории массового обслуживания в качестве критерия эффективности системы массового обслуживания (СМО) используется значение функции потерь, которая для одноканального варианта системы имеет вид:
$$L = L_{\text{нв}} + L_{\text{пр}} = С_1(\lambda : \mu + 1) : (\mu – \lambda) + С_1(1 – \lambda : \mu)\rightarrow min$$, (8.4)
| где | Lнв |
- | потери от недополученной выгоды; |
Lпр |
- | потери от простоя; | |
C1 |
- | стоимость одной заявки, ожидающей обслуживания в системе; | |
C2 |
- | стоимость содержания единицы пропускной способности СМО в единицу времени; | |
$$\lambda$$ |
- | интенсивность потока требований на обслуживание; | |
$$\mu$$ |
- | интенсивность обслуживания требований системой. |
Функция потерь для многоканального (двух- и трехканального) варианта СМО имеет вид:
$$L = С_{1\tau + С_{2S0} \rightarrow min, (8.5)$$
| где | $$\tau$$ |
- | среднее время пребывания заявки в системе |
$$\tau =\tau_0 + 1 : \mu,$$
$$\tau_0$$ |
- | среднее время ожидания обслуживания каждым требованием |
$$\tau_0 = P_0(\lambda : \mu)^{S + 1} : [\lambda(S - 1)!(S - \rho)^2]$$
P0 |
- | вероятность отсутствия требований в системе |
| S | - | количество каналов обслуживания в системе, | |
S0 |
среднее число незанятых каналов в системе обслуживания. |
Теория игр исследует с помощью математического аппарата ситуации, в которых принятие решений зависит от возможностей нескольких участников. Интересы участников могут быть как антагонистические (полностью противоположные), так и неантагонистические. В последнем случае может исследоваться вопрос о наиболее эффективных совместных действиях, изучаемых в рамках кооперативных игр.
Понятие риска предполагает наличие рискующего - лицо, принимающее решение (ЛПР).
Допустим, рассматривается вопрос о проведении финансовой операции в условиях неопределенности. При этом у ЛПР есть несколько возможных решений i = 1, 2, ..., m, а реальная ситуация неопределенна и может принимать один из вариантов j = 1, 2, ..., n. Пусть известно, что если ЛПР примет i-e решение, а ситуация примет j-й вариант, то будет получен доход qij. Матрица Q = (qij) называется матрицей последствий (возможных решений или платежной матрицей).
Оценим размеры риска в данной схеме.
Пусть принимается i-е решение. Очевидно, если бы было известно, что реальная ситуация будет j-я, то ЛПР принял бы решение, дающее доход 
Однако i-е решение принимается в условиях неопределенности. Значит, ЛПР рискует получить не qj , а только qij. Таким образом, существует реальная возможность недополучить доход, и этому неблагоприятному исходу можно сопоставить риск rij, размер которого целесообразно оценить как разность
rij = qj - qij. (8.6)
Матрица R = (rij) называется матрицей рисков.
Например, используя формулу (8.6), составим матрицу рисков R = (rij) по заданной матрице последствий
Очевидно, 
аналогично q2 = 5, q3 = 8, q4 = 12. Следовательно, матрица рисков имеет вид
Полная неопределенность означает отсутствие информации о вероятностных состояниях среды ("природы"), например, о вероятностях тех или иных вариантов реальной ситуации; в лучшем случае известны диапазоны значений рассматриваемых величин. Рекомендации по принятию решений в таких ситуациях сформулированы в виде определенных правил (критериев). Рассмотрим основные из критериев.
Рассматривая i-е решение, предполагают самую хорошую ситуацию, приносящую доход 
а затем выбирают решение с наибольшим ai.
Для платежной матрицы в рассмотренном примере находим последовательность значений 
a2 = 12, a3 = 10, a4 = 8. Из этих значений находим наибольшее: a2 = 12. Следовательно, критерий максимакса рекомендует принять второе решение (i = 2).
В рассматриваемом примере имеем b1 = 2, b2 = 2, b3 = 3, b4 = 1. Теперь из этих значений выбираем максимальное b3 = 3. Значит, правило Вальда рекомендует принять третье решение i = 3).
Рассматривая i-e решение, предполагают ситуацию максимального риска 
и выбирают вариант решения i0 с наименьшим 
Рассматривая матрицу рисков R для данного примера, находим последовательность величин 
r2 = 6, r3 = 5, r4 = 7. Из этих величин выбираем наименьшую: r3 = 5. Значит, правило Сэвиджа рекомендует принять третье решение (i = 3). Заметьте, что это совпадает с выбором по критерию Вальда.
Правило Гурвица (взвешивающее пессимистический и оптимистический подходы к ситуации). По данному критерию выбирается вариант решения, при котором достигается максимум выражения $$c_i = \big\{\lambda min q_{ij} + (1 - \lambda)max q_{ij}\big\}$$, где $$0\leq \lambda \leq 1$$. Таким образом, этот критерий рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом между крайним оптимизмом и крайним пессимизмом. При \lambda = 0 критерий Гурвица совпадает с максимаксным критерием, а при $$\lambda = 1$$ он совпадает с критерием Вальда. Значение $$\lambda$$ выбирается из субъективных (интуитивных) соображений.
Для приведенной в рассмотренном примере матрицы последствий выберем наилучший вариант решения на основе критерия Гурвица при $$\lambda =\frac{1}{2}$$.
Рассматривая матрицу последствий Q по строкам, для каждого i вычисляем значения ci = 1 : 2minqij + 1 : 2maxqij. Например, $$с_1 =\frac{1}{2} x 2 + \frac{1}{2} x 8 = 5$$; аналогично находятся с2 = 7; с3 = 6,5; с4 = 4,5. Наибольшим является с2 =7. Следовательно, критерий Гурвица при заданном $$\lambda =\frac{1}{2}$$ рекомендует выбрать второй вариант (i = 2).
Правило Лапласа (критерий максимума средневзвешенного выигрыша). По данному критерию выбирается вариант решения, при котором для платежной матрицы достигается максимум выражения $$L_i = \Sigma Р_jq_{ij}$$, где Рj - вероятность реализации j-ой ситуации, qij - значение выигрыша при реализации i-го решения при j-й ситуации:
Таким образом, этот критерий рекомендует руководствоваться тем результатом, который обеспечивает средний максимальный выигрыш. Если вероятности реализации каждой j-й ситуации Рj заранее неизвестны, то в частном случае их можно считать равными между собой: Рj = 1/n, где n - число возможных ситуаций по платежной матрице.
На практике ситуации, в которых вероятности реализации каждой j-й ситуации Рj априорно (заранее) известны - крайне редки. Но и ситуации, в которых о возможностях реализации той или иной j-й ситуации заранее неизвестно ничего - также крайне редки. Чаще всего о возможностях реализации j-х ситуаций известна лишь некоторая информация, по которой можно провести ранжирование этих ситуаций, установив порядок их ожидаемой очередности. В этом случае вероятность реализации каждой из j-х ситуаций определяется выражением:
| где | kj |
- | номер ранга j-й ситуации; |
| n | - | число возможных ситуаций по платежной матрице. |
Для приведенной в рассмотренном примере платежной матрицы выберем наилучший вариант решения на основе критерия Лапласа, считая, что наибольшие шансы на реализацию имеет третья ситуация и далее, в порядке очередности - вторая, четвертая и первая, т. е. k1 = 4, k2 = 2, k3 = 1, k4 = 3.
Рассматривая платежную матрицу (матрицу последствий) Q по строкам, для каждого i вычисляем значения $$L_i = \Sigma Р_jq_{ij}$$, предварительно вычислив значения Рj.
Например, Р1 = [2 x (n – k1 + 1)] : [n x (n + 1)] = [2 x (4 – 4 + 1)] : [4 x (4 + 1)] = 2 : 20 = 0,1.
Вычисляем аналогично Р2 = 0,3, Р3 = 0,4, Р4 = 0,2.
Тогда L1 = 0,1 x 5 + 0,3 x 2 + 0,4 x 8 + 0,2 x 4 = 5,1; аналогично находим L2 = 5,1; L3 = 5,5; L4 = 3,7. Наибольшим является L3 = 5,5. Следовательно, критерий Лапласа при указанном ранжировании j-х ситуации рекомендует выбрать второй вариант (i = 3).
Способы принятия решений на основе анализа схем стратегического развития организации связаны с позиционированием организации в заданной системе координат, например, "привлекательность рынка - конкурентные позиции", с последующим определением направления поступательного движения организации.
Приведем в качестве примера разработку стратегии развития организации на основе модели "продукт - рынок" (GAP-анализа от англ. "брешь") (табл.8.3).
| Совершенно новый продукт | Средний риск / Несущественное развитие | Высокий риск / Среднее развитие | Очень высокий риск / Высокие темпы развития |
| Новый продукт, но связанный с существующим | Слабый риск / Несущественное развитие | Слабый риск / Существенное развитие | Высокий риск / Среднее развитие |
| Существующий продукт | Нет риска / Нет развития | Слабый риск / Несущественное развитие | Средний риск / Несущественное развитие |
| Продукт Рынок | Существующий рынок | Новый рынок, но связанный с существующим | Совершенно новый рынок |
Комбинируя тремя состояниями (существующий; новый, но связанный с существующим; совершенно новый) двух переменных (продукт и рынок) можно получить девять комбинаций, отражающих варианты развития фирмы. Каждый из вариантов характеризуется определенным соотношением: изменение риска развития/изменение эффективности развития.
Рассмотрим процесс разработки управленческих решений по стратегии развития организации на основе матрицы BCG (Бостонской консультативной группы).
На рис. 8.5 приводится матрица БКГ. В данном варианте использующая показатели относительной рыночной доли (ось X) и относительной скорости роста рынка (ось Y) для отдельных оцениваемых продуктов. Скорость роста рынка определяется за какой-то интервал времени - скажем, за год.
(рис 8.5) Матрица BCG стратегии развития организации
В основу данной матрицы положены следующие допущения: чем больше скорость роста, тем больше возможности развития; чем больше доля рынка, тем сильнее позиции организации в конкурентной борьбе.
Пересечение этих двух координат образует четыре квадранта. Если продукты характеризуются высокими значениями обоих показателей, то они называются "звездами" - их следует поддерживать и укреплять. Если продукты характеризуются высоким значением показателя Х и низким - Y, то они называются "дойными коровами" и являются генераторами денежных средств организации, поскольку в данном случае не требуется вкладывать средства в развитие продукта и рынка (рынок не растет или растет незначительно), но за ними нет будущего. При низком значении показателя Х и высоком - Y продукты называются "трудными детьми": их надо специально изучать, чтобы установить, не смогут ли они при известных инвестициях превратиться в "звезды". Когда как показатель Х, так и показатель Y имеют низкие значения, то продукты называются "неудачниками" ("собаками", "догами"), приносящими или малую прибыль, или малые убытки; от них надо по возможности избавляться, если нет веских причин для их сохранения (возможное возобновление спроса, относятся к социально значимым продуктам и т. п.).
Обычно при использовании матрицы БКГ применяется третий показатель, значение которого пропорционально радиусу окружности, проведенной вокруг точки, характеризующей положение продукта в матрице. В качестве такого показателя в большинстве случаев используются объем реализации или прибыль.
Матрица БКГ строится как для отдельных рынков, так и для суммарного рынка. Кроме того, помимо уровня отдельных продуктов, матрица применяется на уровне стратегической хозяйственной единицы (СХЕ) и организации в целом. В этом случае на матрицу наносятся не отдельные продукты, а данные по результатам деятельности отдельных СХЕ или организаций-конкурентов в целом. Известны случаи использования матрицы БКГ при проведении межстрановых сравнений.
С помощью данных матрицы БКГ руководители решают вопросы определения направлений предпочтительного инвестирования с целью завоевания большей рыночной доли, а может быть - снятия с производства какого-то продукта.
К числу принципиальных недостатков матрицы БКГ прежде всего относится следующий: она не учитывает взаимозависимости (синергетического эффекта) отдельных видов бизнеса - если такая зависимость существует, данная матрица дает искаженные результаты. Далее следует отметить, что оценка привлекательности рынка по показателю скорости изменения объема продаж и силы позиции бизнеса по показателю рыночной доли является сильным упрощением. Скорее по каждому этому направлению должна быть проведена многокритериальная оценка, что и делается при использовании матрицы компании General Electric (GE): портфельной матрицы Мак-Кинси.
Портфельная модель Мак-Кинси рассматривает фактор "возможности расширения рынка" как многофакторное понятие "привлекательность рынка". Фактор "относительная доля рынка" вырос до понятия "стратегическое положение фирмы", характеризующего различные элементы внутренней среды предприятия (табл. 8.4).
| Привлекательность рынка (бизнеса) | Высокая | Нужно инвестировать средства (расти) | Нужно инвестировать средства (расти) | Нужно использовать свое положение |
|---|---|---|---|---|
| Средняя | Нужно инвестировать средства (расти) | Нужно развивать свои позиции | Нужно отказаться от бизнеса (сбора урожая) | |
| Низкая | Нужно укреплять свои позиции | Нужно отказаться от бизнеса (сбора урожая) | Нужно отказаться от бизнеса (сбора урожая) | |
| Плохое | Среднее | Хорошее | ||
| Стратегическое положение фирмы (сила бизнеса) | ||||
Как видно из матрицы (табл. 8.4), верхний левый угол означает благоприятные перспективы для роста, диагональ, разделяющая верхний левый угол и нижний правый угол, - двойственное положение и ограниченный рост, нижний правый угол - отсутствие реальных возможностей будущего развития.
Модель Мак-Кинси "7С" не предлагает готовых вариантов стратегии, а является скорее хорошим способом осмысления основных внутренних факторов организации, оказывающих влияние на ее будущее. Взаимосвязь основных факторов развития показана на рис. 8.6.
(рис 8.6) Модель "7С"
Рассмотрим в качестве примера усиление авторитарности руководителя (стиль руководства). Это вносит соответствующие изменения в разделяемые ценности организации (часто не в лучшую сторону). В результате в организации начинаются процессы брожения, которые сказываются на качестве персонала, вследствие чего вынуждены претерпевать изменение структура организации и штат персонала. В целом это изменяет стратегию организации в части персонала.
Отметим значение модели "7С" в целом.
Модель показывает важность для планирования не только разработки финансовых показателей, но и учета качества работы, квалификации сотрудников, т. е. навыков, а также человеческих отношений и личных потребностей участников организации, выраженных в понятиях "совместные ценности" и "культура организации".
Модель определяет последовательность внутренних действий организации после принятия определенной стратегии.
Также действия включают:
Модель "7С" важна тем, что воспринимает планирование не только как процесс создания формальных схем и совокупности количественных показателей. Процесс планирования понимается здесь как установление связи и согласия между сотрудниками, как увязка их интересов, учет всех сторон деятельности человека на предприятии.
Рассмотрим модель А. Томпсона и А. Стрикланда, представляющую собой матрицу выбора стратегии развития в зависимости от динамики роста рынка данной продукции и конкурентной позиции фирмы (рис. 8.7).
(рис 8.7) Вариант использования модели А. Томпсона и А. Стрикланда при выработке стратегий развития
Представленный вариант использования модели А. Томпсона и А. Стрикланда позиционирует организацию в векторном пространстве привлекательность рынка - сила конкурентных позиций и демонстрирует рекомендуемую направленность решений.
Так, например, при конкурентных позициях чуть выше среднего уровня и непривлекательном рынке рекомендуется сменить направление деятельности - перепрофилировать предприятие. Если же предприятие имеет наихудшие позиции на рынке, который по привлекательности позиционируется чуть выше среднего, то целесообразно сменить менеджмент как минимум либо ликвидировать предприятие.
Моделью, способной дать гораздо более конкретный материал для принятия стратегических решений, является комплексный деловой анализ ПИМС (PIMS).
Материалы ПИМС - результат обобщения опыта более 3000 предприятий Европы и Северной Америки. Показатели деятельности компаний отражены приблизительно в 30 основных переменных, влияющих на уровень прибыли, и разбиты на три группы: конкурентная позиция бизнеса; характеристика и привлекательность рынка, на котором действует предприятие; и производственная структура предприятия.
Модель ПИМС выделяет также факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень прибыли: капиталоемкость, затем в порядке убывания - относительное качество продукта, относительная доля рынка, производительность труда. Модель ПИМС позволяет каждой организации учиться на опыте других предприятий выбирать наиболее удобные способы будущих действий для получения высоких доходов.
В условиях российской экономики изучение модели ПИМС носит в большей степени познавательный характер, поскольку этот метод стратегического анализа разработан для высокоразвитых, насыщенных, относительно устойчивых рынков и видов бизнеса. С этой точки зрения, статистический опыт североамериканского и японского бизнеса имеет для нашей экономики пока еще ограниченное применение.
Модель ситуационного SWOT-анализа позволяет оперативно диагностировать перспективы организации по состоянию внутренней среды (сила - S, слабость - W) и внешней среды (возможности - О, угрозы - T). На пересечении состояний внутренней и внешней среды формируются следующие группы ситуаций (табл. 8.5).
| Внешняя среда организации | |||
|---|---|---|---|
| возможности (О) | угрозы (Т) | ||
| Внутренняя среда организации | Сила (S) | Поле "сила-возможности" SO | Поле "сила-угрозы" ST |
| Слабость (W) | Поле "слабость-возможности" WO | Поле "слабость-угрозы" WT | |
Поле "сила - возможности" SO демонстрирует те сильные стороны потенциала организации, которые обеспечивают ей использование представившихся благоприятных внешних возможностей. На этом сочетании может строиться стратегия перспективного развития организации.
Поле "слабость - возможности" WO демонстрирует те представившиеся внешние возможности, которые могут способствовать укреплению слабых позиций организации. На этом сочетании может строиться стратегия стабилизации организации за счет внутреннего совершенствования при благоприятной внешней обстановке.
Поле "сила - угрозы" SТ демонстрирует те внешние угрозы, которые могут пошатнуть сильные позиции организации. На этом сочетании может строиться стратегия укрепления позиций организации за счет предвосхищения возможных событий неблагоприятной внешней обстановки.
Поле "слабость - угрозы" WТ дает возможность руководству оценить целесообразность продолжения данного бизнеса при неблагоприятных внутренних и внешних условиях. При этом может быть принята стратегия выживания, диверсификации деятельности, перепрофилирования или ликвидации.
Методы принятия решений, базирующиеся на способах, связанных с управлением персоналом, позволяют эффективно решать наиболее сложные задачи и оперативно реагировать в неожиданных ситуациях.
Континуум лидерского поведения Танненбаума - Шмидта состоит в том, что руководитель принимает для себя тот стиль поведения, который адекватен его взглядам на свою роль в процессе и на возникающую ситуацию (табл. 8.6).
| Демократический стиль, ориентированный на отношения | Авторитарный стиль, ориентированный на работу | |||||
$$\leftarrow$$ Свобода для последователей увеличивается |
Применение власти лидером $$\rightarrow$$ увеличивается |
|||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
Характеристика выделенных семи стилей поведения руководителя (лидера):
Ситуационная модель Фидлера предполагает, что лидерский стиль с течением времени остается относительно постоянным и почти не меняется во времени, отражая внутреннюю мотивацию отношений с людьми или внутреннюю мотивацию работы.
Фидлер предложил рассматривать взгляды руководителя с помощью специального показателя - наименее предпочитаемый работник (НПР). Поскольку у каждого руководителя существует свой уровень требований к работникам, а, следовательно, и уровень НПР.
Измерение показателя НПР проводится по четырем параметрам, каждый из которых оценивался по 8-балльной шкале:
Фидлер полагает, что руководитель, описавший своего работника наиболее высоким средним баллом, т. е. очень позитивно, ориентирован на отношения (руководитель с высоким НПР), а руководитель, описавший своего работника низким средним баллом, ориентирован на работу (руководитель с низким НПР) (табл. 8.7).
| Характеристика / Балл | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Отношения с подчиненными | Хор. | Хор. | Хор. | Хор. | Плох. | Плох. | Плох. | Плох. |
| Структурированность работы | Выс. | Выс. | Низ. | Низ. | Выс. | Выс. | Низ. | Низ. |
| Должностная позиция лидера | Сильн. | Слаб. | Сильн. | Слаб. | Сильн. | Слаб. | Сильн. | Слаб. |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
|
| Эффективность достигается | Руководитель ориентирован на работу (низкий НПР) | Руководитель ориентирован на отношения (высокий НПР) | Руководитель ориентирован на работу (низкий НПР) | |||||
| Благоприятность ситуации | Высокая $$\rightarrow$$ |
$$\rightarrow$$ |
$$\rightarrow$$ Низкая |
|||||
В модели Херсея и Бланшарда (рис. 8.8) оцениваются сочетания компетенции (зрелости) исполнителей (З) и стилей руководства (C) с позиций эффективности деятельности коллектива (организации). Под компетенцией исполнителей понимается способность брать ответственность на себя, разумно рисковать, достигать цели самостоятельно.
(рис 8.8) Модель Херсея - Бланшарда
Компетентность (зрелость) исполнителей в модели представлена следующими позициями способности работать: З1 - низкая, З2 - ограниченная, З3 - достаточная, З4 - высокая.
Стили руководства, выделенные в модели, таковы: С1 - указующий (авторитарный), С2 - убеждающий, С3 - участвующий, С4 - делегирующий полномочия.
При авторитарном стиле руководства и низком уровне способностей персонала эффективность деятельности подразделения (организации) - низкая, поскольку рост недостаточных способностей персонала сдерживается боязнью наказаний за проявление любой инициативы. При стиле руководства делегирующем полномочия и высоком уровне компетенции персонала эффективность деятельности организации также низкая, поскольку высококвалифицированный персонал в условиях определенной отстраненности (а порой и самоустранения) руководства снижает интенсивность деятельности в интересах организации и увеличивает интенсивность деятельности в личных интересах. При ограниченном и достаточном уровне способностей персонала в условиях реализации соответственно убеждающего и участвующего стилей руководства достигается высокая эффективность деятельности организации.
Таким образом, любое решение как выбор альтернативы предусматривает ответ на ряд вопросов. В современных условиях быстро меняющейся обстановки многие альтернативы находятся в распоряжении менеджеров. Каждая управленческая функция, каждый управленческий процесс связаны с несколькими типичными решениями, определяемыми алгоритмами, подобными описанным выше.
Одни из рассмотренных методов дают предварительную оценку события, как отправную точку принятия решений, другие - формируют алгоритм окончательного решения. Одни методы ориентированы на логические рассуждения, другие на точные расчеты, включая процессы оптимизации.
При принятии глобальных решений могут быть использованы совокупности предложенных групп методов.
Методология моделирования ситуаций и разработки управленческих решений базируется на системном и комплексном использовании основных положений материалистической диалектики применительно к объекту управления (хозяйствующему субъекту).
Основные положения материалистической диалектики определяют характерные черты методологии моделирования ситуаций и разработки управленческих решений:
Таким образом, моделирования ситуаций и разработки управленческих решений представляет собой системное, комплексное изучение, измерение и обобщение предполагаемого (возможного) влияния факторов на результаты деятельности объекта управления путем обработки специальными приемами системы показателей плана, учета, отчетности и других источников информации с целью повышения эффективности деятельности организации (объекта управления).
Под методом экономического анализа понимается диалектический способ подхода к изучению хозяйственных процессов в их развитии.
Хозяйственные процессы рассматриваются в становлении и развитии. Им свойственны переходы количества в качество, проявление нового качества, отрицание отрицания, борьба противоположностей, отмирание старого и появление нового более прогрессивного. Поэтому методы диалектики находят здесь свое применение.
В соответствии с методологией характерными особенностями метода экономического анализа являются:
В соответствии с системным подходом, главными особенностями которого являются динамичность, взаимодействие, взаимозависимость и взаимосвязь элементов системы, комплексность, целостность, соподчиненность и определение ведущего звена, выделяют следующие основные пять этапов аналитических исследований.
На первом этапе объект анализа представляется в виде системы, содержащей отдельные элементы, которые могут составлять несколько уровней. Определяется связь с другими системами и взаимосвязь между отдельными элементами, функционирующими внутри системы. Формулируются цель и задачи анализа, составляется план аналитической работы.
На втором этапе разрабатывается система синтетических и аналитических показателей, с помощью которых характеризуются элементы, взаимосвязи и условия существования объекта анализа.
На третьем этапе разрабатывается общая схема изучаемой системы, где элементы характеризуются блоками, связь между которыми демонстрирует наличие и направление внутренних и внешних связей. Собирается и подготавливается к анализу необходимая информация (проверяется ее точность, приводится в сопоставимый вид и т. д.).
На четвертом этапе строится экономико-математическая модель системы в общем виде, при этом на основе качественного анализа определяются математические формы и коэффициенты всех уравнений и неравенств системы, характеризующих целевую функцию и ресурсные ограничения. Проводится сравнение фактических результатов хозяйствования с показателями плана отчетного года, фактическими данными прошлых лет, с достижениями ведущих предприятий, отрасли в целом и т. д.
На пятом этапе осуществляется работа с моделью. При этом путем замены отдельных параметров экономико-математической модели (коэффициентов, ограничений), которые характеризуют те или другие факторы, определяется значение функции. Сравнение полученных показателей с фактическими, плановыми и другими позволяет:
Такой подход к анализу обеспечивает:
Использование метода экономического анализа для хозяйственной деятельности предприятий проявляется через конкретные методики аналитических исследований как отдельных сторон деятельности, так и их комплекса. При этом каждому виду анализа соответствует своя методика.
Методика экономического анализа - это совокупность аналитических способов и правил исследования экономики предприятия, подчиненных цели анализа.
Общую методику понимают как систему исследования, которая одинаково используется при изучении различных объектов экономического анализа в различных отраслях экономики.
Частные методики конкретизируют общую применительно к определенным отраслям экономики, типам производства или объектам исследования.
Любая методика экономического анализа представляет собой логическую совокупность методологических советов по проведению аналитических исследований. Типовая методика содержит следующие моменты:
В качестве важнейших элементов (инструментов) методики анализа выступают технические приемы и способы анализа, используемые на различных этапах исследования для:
Менеджер принимает организационные решения и реализует их через других людей. Принятие решений, как и обмен информацией, - составная часть реализации любой функции управления. Понимание природы принятия решений чрезвычайно важно для того, чтобы преуспеть в искусстве управления. Для этого целесообразно рассмотреть типы решений, используемые способы, научные методы повышения эффективности и основные факторы, которые необходимо учитывать при принятии управленческих решений.
Решение как выбор альтернативы представляет собой достаточно систематизированный процесс, причем в управлении организацией этот процесс более систематизирован, чем в частной жизни.
Ответственность за принятие важных организационных решений - это тяжелое моральное бремя, тяжесть которого возрастает по мере роста уровня управления.
Принятие решений - это каждодневная работа менеджера, отражающаяся на всех аспектах управления. Профессор Фрэнк Харрисон писал: "Принятие решений - это интегральная часть управления организацией любого рода. Более чем что-либо другое компетентность в данной области отличает менеджера от неменеджера и, что еще важнее, - эффективно работающего менеджера от его неэффективно работающего коллеги". Профессор Минцберг показал, что каждый руководитель играет свою роль в межличностном общении, информационных обменах и принятии решений. В области принятия решений Минцберг выделил четыре роли руководителя - предприниматель, специалист по исправлению нарушений в работе, распределитель ресурсов и специалист по достижению соглашений. Пропорции этих ролей во многом зависят от уровня управления. Тем не менее, каждый менеджер периодически в той или иной мере исполняет все эти роли.
Решение как выбор альтернативы предусматривает ответ на ряд вопросов. В современных условиях быстро меняющейся обстановки многие альтернативы находятся в распоряжении менеджеров. Каждая управленческая функция связана с несколькими типичными решениями, требующими ответов на вопросы, представленные в табл. 8.1.
| Планирование
|
Организация |
| Контроль
|
Мотивация
|
Организационное решение - это выбор, который должен сделать руководитель, чтобы выполнить обязанности, обусловленные занимаемой им должностью.
Цель организационного решения - обеспечение движения к поставленным перед организацией задачам.
Организационные решения можно квалифицировать как запрограммированные и незапрограммированные.
Запрограммированные решения - это результат реализации определенной последовательности шагов или действий, подобных предпринимаемым при решении математических уравнений. Число возможных альтернатив ограничено, и выбор должен быть сделан в пределах направлений, заданных организацией.
Незапрограммированные решения - это решения, используемые в ситуациях, которые новы, внутренне не структурированы или сопряжены с неизвестными факторами.
Любое решение, помимо положительного эффекта, имеет и отрицательные последствия. Специалист по изучению проблем управления Роберт Кац писал, что "каждое решение должно уравновешивать настолько противоречивые ценности, цели и критерии, что с любой точки зрения оно будет хуже оптимального. Каждое решение или выбор, затрагивающие все предприятие, будут иметь негативные последствия для каких-то его частей".
Таким образом, рассматривая организацию с позиций системного подхода, необходимо учитывать последствия управленческого решения для всех частей организации и находить компромиссы.
Выработка и принятие решений - это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня, включающий элементы алгоритма, представленного на рис. 8.1.
(рис 8.1) Алгоритм принятия и реализации управленческих решений
Технология менеджмента рассматривает управленческое решение как процесс, состоящий из трех стадий: подготовка решения, принятие решения и реализация решения.
На стадии подготовки решения проводится экономический анализ ситуации на микро- и макроуровне, включающий поиск, сбор и обработку информации, а также выявляются и формулируются проблемы, требующие решения.
На стадии принятия решения осуществляется разработка и оценка альтернативных решений, проводимых на основе многовариантных расчетов, выбор критерия оптимальности решения, выбор и принятие наилучшего решения.
На стадии реализации решения осуществляется конкретизация решения, доведение его до исполнителей и контроль хода его выполнения, вносятся необходимые коррективы и дается оценка полученного результата.
Методы принятия решений могут быть различными:
Безусловно, наибольший интерес представляют методы, основанные на научно-практическом подходе. Совершенствование инструментария научного исследования имеет очень большое значение и является основой успеха и эффективности принимаемых управленческих решений. Чем глубже человек проникает в сущность изучаемых явлений, тем более точные методы исследования ему требуются и тем более рациональные варианты решений он получает.
Приведем классификацию научно-практических методов принятия решений на группы и состав этих групп.
Первый класс представляют общенаучные методы, включая:
Второй класс представлен традиционными способами обработки информации и принятия решений, в которые входят:
Третий класс составляют способы принятия решений на основе детерминированного факторного анализа, включая:
Четвертый класс составляют способы принятия решений на основе стохастического факторного анализа. К ним относятся принятия решений, основанные на методах:
Пятый класс составляют способы принятия решений на основе оптимизации показателей эффективности. К ним относятся:
Шестой класс составляют способы, базирующиеся на основе анализа схем стратегического развития. К этим способам относятся:
Седьмой класс составляют способы, связанные с управлением персоналом, включая:
Восьмой класс составляют методы, основанные на инструментах управления качеством. К этим методам относятся: семь основных "инструментов" (seven basic tools) и семь новых "инструментов" (seven new tools) повышения качества.
Семь основных инструментов качества включают:
Семь новых инструментов повышения качества составляют:
Девятый класс составляют методы теории квалиметрии. Эти методы традиционно содержат такие этапы, каждый из которых характеризуются множеством методов.
Так, этап определения вида зависимости между абсолютным значением отдельного параметра системы (в качестве которой может выступать организация, продукция и т. д.) и его относительной оценкой (что составляет частную оценку эффективности) используют линейные зависимости, нелинейные зависимости (Э. Россе, А. Томашевского, Харрингтона, Вебера - Фехнера, оптимизационные) и зависимости, выраженные в неявном виде.
На этапе определение способа нахождения весомостей частных оценок эффективности для формирования показателя интегральной оценки эффективности используют методы (методы организации опроса экспертов): метод предпочтения, метод ранга, первый и второй методы попарного сопоставления, метод полного попарного сопоставления и метод последовательных сопоставлений.
На этапе выбора метода сведения воедино частных оценок эффективности в показатель интегральной оценки эффективности используют следующие типовые методы: взвешенной среднеарифметической оценки, взвешенной среднегеометрической оценки, взвешенной среднегармонической оценки.
Десятый класс составляют методы комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности (АХД) организации. Этот класс методов составляют:
Дадим краткую характеристику некоторых классов и групп методов принятия решений.
Изучение процессов и явлений, связанных с объектом управления, их взаимодействия является необходимым условием понимания происходящих событий, их структуры и свойств.
Основными принципами диалектики, на которых базируются общенаучные методы обработки информации и принятия решений, являются следующие: все познается в движении; в определенных связях, взаимосвязях, взаимозависимости и взаимообусловленности; в причинно-следственной соподчиненности; в координационной и субкоординационной определенности; в проявлении необходимости и случайности; в единстве и борьбе противоположностей; в переходе количества в качество и качества в новое количество; в отрицании отрицания.
Принятие решений тесно связано с системным анализом.
Системность как понятие кибернетического порядка требует исследования, анализа объекта как единого целого, единой системы (включающей другие, находящиеся в определенной взаимосвязи элементы), с одной стороны, а с другой стороны, - объекта как части системы более высокого уровня, в которой он является Элементом (подсистемой) и взаимодействует с остальными подсистемами.
Целостность, завершенность системы предполагает и обособленный анализ составляющих ее элементов.
Системность анализа при принятии решений органически связана с его комплексностью.
Комплексность анализа при принятии решений заключается в одновременном и всестороннем учете при рассмотрении вариантов факторов экономического, политического, социального, экологического характера и др.
По отношению к комплексности системность - понятие более емкое, поэтому комплексность можно рассматривать как важную составляющую системного анализа.
Методологическое единство системности и комплексности анализа находит свое выражение в единстве:
Методы дифференциации и интеграции как общенаучные методы принятия решений тесно связаны с понятиями дедукции и индукции. Дедукция представляет собой выделение частных выводов на основе знания каких-то общих положений, т. е. это движение от общего к частному, единичному. Индукция представляет собой формирование общего вывода на основе частных посылок, т. е. это движение от частного, единичного к общему.
Традиционные способы обработки информации и принятия решений связаны, например, со сравнением различных величин между собой во времени и пространстве.
Примером такого сравнения может являться относительная величина динамики iд, которая представляет собой отношение уровня признака в определенный период или момент времени I(t) к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени I(t - 1). Относительные величины динамики называют темпами роста iд = I(t) : I(t - 1).
Относительная величина планового задания iпл.з представляет собой отношение уровня, запланированного на предстоящий период Iпл.(t + 1), к фактически сложившемуся уровню Iф(t) в этом периоде iпл.з = Iпл.(t + 1) : Iф(t).
Относительная величина выполнения планового задания iвып.пл рассчитывается как отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня Iф(t) к запланированному Iпл.(t) : iвып.пл. = Iф(t) : Iпл.(t).
Относительные величины динамики iд, планового задания iпл.з и выполнения планового задания iвып.пл. связаны соотношением iд = iпл.з. x iвып.пл.= {Iпл.(t + 1) : Iф(t)} : {Iф(t) : Iпл.(t)} = Iпл.(t + 1) : Iпл.(t).
Относительные величины структуры представляют собой показатели, характеризующие долю отдельных частей изучаемой совокупности во всем их объеме.
Относительными величинами интенсивности являются показатели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде.
Относительные величины координации - показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. При этом за базу может быть принята любая из частей.
Относительные величины сравнения - показатели, представляющие собой частное от деления одномерных абсолютных величин, характеризующих разные объекты и относящихся к одному и тому же периоду времени.
Другим направлением использования традиционных способов принятия решений является определение среднего уровня величин (среднегармонических, среднеарифметических, среднегеометрических и других степенных значений, моды, медианы и т. д.).
Средняя величина - обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень явления в конкретных условиях места и времени, отражающий величину варьирующего признака в расчете на единицу качественно однородной совокупности.
Выбор вида средней определяется экономическим содержанием рассматриваемого показателя и характером исходных данных. Различают следующие виды средних величин: гармоническая, арифметическая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т. д.
Перечисленные выше средние относятся к классу степенных средних и выводятся из общей формулы, в которой различны лишь значения показателя степени m:
$$\overline{x}= \sqrt[m]{\frac{ \sum_{i=1}^n x_i^m }{n}},$$
| где | $$\overline{x}$$ |
- | среднее значение исследуемого явления; |
| m | - | показатель степени среднего; | |
| хi | - | текущее значение усредняемого признака; | |
| n | - | число признаков. |
Случай m = -1 соответствует средней гармонической хгарм,
m = 1 - средней арифметической харифм,
m = 2 - средней квадратической хкв0,
m = 3 - средней кубической хкуб и т. д.
При этом для одних и тех же данных значение средней растет с ростом показателя m (правило мажоритарности средних):
хгарм < хгеом < харифм < хкв < хкуб.
Помимо степенных средних (как простых, так и взвешенных), в экономическом анализе используются структурные средние: мода и медиана.
Мода как средняя величина представляет собой наиболее часто встречающееся значение случайной величины, и широко используется при принятии решений на основе изучения покупательского спроса, регистрации цен и т. д.
В интервальных рядах распределения с равными интервалами мода вычисляется по формуле:
| где | $$X_M_0$$ |
- | нижняя граница модального интервала; |
$$L_{M_0}$$ |
- | длина модального интервала; | |
$$F_{M_0},F_{M_{0-1}},F_{M_{0+1}}$$ |
- | частоты значений в модальном интервале, интервале предшествующем модальному и следующим за модальным. |
Медиана - это вариант, который находится в середине вариационного ряда,т. е. медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части. Медиана находит практическое применение в анализе рынка вследствие особого свойства - сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая.
Значение медианы может быть вычислено методом линейной интерполяции по формуле:
| где | $$X_{M_0}$$ |
- | нижняя граница медианного интервала; |
$$L_{M_e}$$ |
- | длина медианного интервала; | |
$$\Sigma F/2$$ |
- | половина от общего числа наблюдений; | |
$$SFM_e-1$$ |
- | сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала; | |
$$F_{M_e}$$ |
- | число наблюдений в медианном интервале. |
Следующим направлением использования традиционных способов принятия решений является графическое представление данных. Эти данные представляются в виде: диаграмм (линейных, столбиковых, ленточных (полосовых), секторных (круговых и радиальных), фигурных); сетевых графиков; картограмм (фоновых и точечных); картодиаграмм. Пример гистограммы, демонстрирующей структуру объема платных услуг населению в России, представлен на рис. 8.2.
(рис 8.2) Структура объема платных услуг населению
При принятии решений на основе детерминированного факторного анализа в качестве ключевого вопроса рассматривают определение влияния изменения отдельного фактора $$\Delta X_1$$ на прирост результативного показателя $$\Delta Y$$ при фиксированных значениях остальных воздействий Х2...Хn.
Так, например, метод цепных подстановок заключается в определении ряда промежуточных значений результативного показателя y путем последовательной замены базисной величины каждого воздействующего факторного a0, b0, c0, d0 на отчетную a1, b1, c1, d1. В результате чего обеспечивается выделение влияния каждого фактора. Например, связь между результативным показателем y и воздействующими факторами a, b, c, d определяется мультипликативной моделью:
$$ Y = a \times b \times c \times d$$.
Тогда базисное значение Y0 рассчитывается по формуле:
$$Y_0 = a_0 \times b_0 \times c_0 \times d_0$$.
Отчетное значение результативного показателя Y1 определяется выражением:
$$Y_1 = a_1 \times b_1 \times c_1 \times d_1$$.
Условные значения результативного показателя yа, yb, yс, yd рассчитываются соответственно из выражений:
$$Y_а = a_1 \times b_0 \times c_0 \times d_0$$.
$$Y_b = a_1 \times b_1 \times c_0 \times d_0$$.
$$Y_c = a_1 \times b_1 \times c_1 \times d_0$$.
$$Y_d = a_1 \times b_1 \times c_1 \times d_1$$.
Тогда влияние каждого фактора на результат можно описать в виде:
$$\Delta Y_а = Y_а – Y_0$$.
$$\Delta Y_b = Y_b – Y_а$$.
$$\Delta Y_c = Y_c – Y_b$$.
$$\Delta Y_d = Y_d – Y_c$$.
Индексный способ основан на вычислении относительных показателей динамики, пространственных сравнений, выполнения плана (норматива, прогноза) и т. д.
Основной формой индекса является агрегатный (от лат. agregatus - складываемый, суммируемый), в котором числитель и знаменатель представляют собой набор ("агрегат") непосредственно несоизмеримых и неподдающихся суммированию элементов - сумму произведений двух величин, одна из которых меняется (индексируется), а другая остается неизменной (вес индекса).
Примером общего индекса количественных показателей может служить агрегатный индекс стоимости продукции или товарооборота:
| где | $$\Sigma q_1 p_1$$ |
- | стоимость продукции отчетного периода; |
$$\Sigma q_0 p_0$$ |
- | стоимость продукции базисного периода; | |
p1, p0 |
- | цены единицы продукции в отчетном и базисном периоде соответственно (p - от лат. pretium); | |
q1, q0 |
- | количество какой-либо продукции в натуральном выражении в отчетном и базисном периоде соответственно (q - от лат. quantitas). |
Индекс Ipq показывает, во сколько раз изменилась стоимость продукции отчетного периода по сравнению с базисным.
Агрегатный индекс физического объема продукции Iq отражает изменение только одного фактора - индексируемого показателя объема продукции q, реализуемой по одним и тем же ценам, например базисным p0:
Этот же общий индекс физического объема Iq можно представить в форме среднего арифметического индекса:
| где | iq = q1 : q0 |
- | индивидуальный индекс объема продукции. |
Такой индекс используется, например, когда неизвестны количества произведенных отдельных видов продукции в натуральных измерениях, но известны индивидуальные индексы iq и общая стоимость продукции базисного периода q0p0.
В аналитических целях может быть также использован общий индекс физического объема Iq, представленный в форме среднего гармонического индекса:
Рассмотренные выше общие индексы рассчитываются для количественных показателей. Наряду с ними широкое распространение получили общие индексы качественных показателей.
Характерными примерами общих индексов качественных показателей являются агрегатные индексы цен.
Агрегатный индекс с весами объема продукции по отчетному периоду, предложенный в 1874 г. немецким экономистом Г. Паше, вычисляют по формуле:
| где | $$\Sigma q_1 p_1$$ |
- | фактическая стоимость товаров в отчетном периоде; |
$$\Sigma q_1 p_0$$ |
- | условная стоимость товаров, реализованных в отчетном периоде по ценам базисного периода. |
Агрегатный индекс с весами объема продукции по базисному периоду, предложенный в 1864 г. немецким экономистом Э. Ласпейресом, вычисляют по формуле:
Значения индексов цен Паше и Ласпейреса для одних и тех же данных не совпадают, так как имеют различное экономическое содержание. Индекс цен Паше характеризует изменение цен отчетного периода по сравнению с базисным по товарам, реализованным в отчетном периоде и фактическую экономию (или перерасход) от изменения цен. Индекс цен Ласпереса характеризует изменение цен отчетного периода по сравнению с базисным по товарам, реализованным в базисном периоде и экономию (или перерасход), которую можно было бы получить от изменения цен (т. е. условную экономию).
Способы принятия решений на основе стохастического факторного анализа применяются при решении многих задач управления хозяйственной деятельностью, осуществляемых в условиях неопределенности.
Рассмотрим простейшую зависимость между результирующим экономическим показателем Y и воздействующим фактором Х (рис. 8.3).
(рис 8.3) Простейшая зависимость между результирующим экономическим показателем Y и воздействующим фактором Х
Для принятия управленческих решений требуется получение ответа на следующие вопросы:
На все эти и другие вопросы дает ответы корреляционно-регрессионный анализ.
Простейшую зависимость показателя Y от фактора X выражает линейная однофакторная модель вида:
$$y_ip = a_0 + a_1 \times x_i$$,
| где | yip |
- | расчетное значение детерминированной основы показателя при заданном значении фактора xi, |
a0 и a1 |
- | статистические коэффициенты, получаемые путем обработки фактических данных о значениях определенной совокупности yi и xi. |
Разница между фактическим значением показателя yi при фиксированном xi и расчетным значением детерминированной основы yip, именуемая случайной компонентой (остатком), определяется соотношением:
$$\varepsilon_i = y_i – y_{ip}$$.
Расчетные значения yip находятся на линии регрессии, а фактические значения yi располагаются в некоторой области, прилегающей к этой линии (рис. 8.4).
(рис 8.4) Пример построения однофакторной линейной регрессионной модели
Задача получения уравнения регрессии состоит в нахождении на основе пар наблюдений (xi, yi) таких значений коэффициентов a0 и a1, при которых линия регрессии пройдет максимально близко к точкам фактических наблюдений.
Наилучшим способом нахождения коэффициентов уравнения регрессии является метод наименьших квадратов, разработанный Гауссом и Лежандром, суть которого заключается в нахождении коэффициентов a0 и a1 для которых сумма квадратов разностей между фактическими значениями показателя yi и расчетными yip, лежащими на линии регрессии, минимальна $$\Sigma\varepsilon_{i}^2 \rightarrow min$$.
Показателем, характеризующим качество модели, может служить коэффициент детерминации:
$$R^2 = 1 – \sigma_{\text{ост.ср.}}^2:\sigma_у^2 = 1 - Y( y_i – y_{ip})^2 : Y( y_i – y_{cp})^2$$.
Он характеризует ту долю совокупной (общей) дисперсии $$\Sigma_у^2$$, которая объясняется с помощью регрессионной модели. При R2 = 1 все значения выборки лежат на линии регрессии. При R2 = 0 уравнение регрессии ничего не объясняет.
Способы принятия решений на основе оптимизации показателей связаны с нахождением, исходя из имеющихся зависимостей различных факторов между собой и заданных ограничений, наиболее рационального варианта.
Так, например, методы задач линейного программирования связаны с нахождением наилучшей программы управленческих действий в случае, когда в качестве целевой функции и ограничений выступают линейные зависимости, в которых неизвестные находятся в первой степени.
Постановка задачи линейного программирования носит экстремальный характер, т. е. состоит в нахождении таких значений переменных величин, при которых целевая функция достигает максимума или минимума в зависимости от характера задачи.
Порядок разработки модели линейного программирования рассмотрим на примере.
Пусть требуется разработать план производства двух изделий при обеспечении наиболее целесообразного использования трех видов ограниченных ресурсов. Выгодность плана будем оценивать суммой прибыли, которую получит предприятие от реализации продукции.
Введем обозначения. Искомое количество изделий видов I и II обозначим x1 и x2. Норма расхода первого вида ресурса А1 на изделие I - a11 (табл. 8.1), второго вида ресурса А2 на изделие I - a12 и т. д. Лимит по каждому виду ресурса обозначим b1, b2, b3, прибыль за единицу реализованной продукции d1 и d2. Логическая схема решения задачи составляется с помощью табл. 8.2.
| Изделие | Норма расхода ресурсов на одно изделие | Прибыль от реализации одного изделия | ||
|---|---|---|---|---|
А1 |
А2 |
А3 |
||
I |
a11 |
a12 |
a13 |
d1 |
II |
a21 |
a22 |
a23 |
d2 |
| Лимит на ресурс | b1 |
b2 |
b3 |
|
Запишем систему ограничений для выпуска изделий видов I и II:
Условие (8.1) представляет собой систему ограничений и означает, что расход каждого из трех видов ресурсов не может превышать лимита.
Кроме ограничений по объему потребляемых ресурсов, могут быть заданы условия, в соответствии с которыми фиксируется минимальный объем выпуска тех или иных изделий. Выпуск продукции физически не может быть отрицательным. Это дополнительное ограничение:
x1 > 0, x2 > 0. (8.2)
Поскольку задача сводится к нахождению таких объемов выпуска продукции, при которых прибыль будет максимальной, целевую функцию можно записать в виде:
$$L = d_1 - x_1 + d_2 \times x_2 \rightarrow max$$. (8.3)
На практике может стоять задача и минимизации целевой функции (например, минимизация себестоимости выпуска продукции).
Все разновидности таких задач сводятся к основной задаче линейного программирования (ОЗЛП). Эта задача характеризуется тем, что ограничения-неравенства приводятся к равенствам, а целевая функция обращается в экстремум.
В теории массового обслуживания в качестве критерия эффективности системы массового обслуживания (СМО) используется значение функции потерь, которая для одноканального варианта системы имеет вид:
$$L = L_{\text{нв}} + L_{\text{пр}} = С_1(\lambda : \mu + 1) : (\mu – \lambda) + С_1(1 – \lambda : \mu)\rightarrow min$$, (8.4)
| где | Lнв |
- | потери от недополученной выгоды; |
Lпр |
- | потери от простоя; | |
C1 |
- | стоимость одной заявки, ожидающей обслуживания в системе; | |
C2 |
- | стоимость содержания единицы пропускной способности СМО в единицу времени; | |
$$\lambda$$ |
- | интенсивность потока требований на обслуживание; | |
$$\mu$$ |
- | интенсивность обслуживания требований системой. |
Функция потерь для многоканального (двух- и трехканального) варианта СМО имеет вид:
$$L = С_{1\tau + С_{2S0} \rightarrow min, (8.5)$$
| где | $$\tau$$ |
- | среднее время пребывания заявки в системе |
$$\tau =\tau_0 + 1 : \mu,$$
$$\tau_0$$ |
- | среднее время ожидания обслуживания каждым требованием |
$$\tau_0 = P_0(\lambda : \mu)^{S + 1} : [\lambda(S - 1)!(S - \rho)^2]$$
P0 |
- | вероятность отсутствия требований в системе |
| S | - | количество каналов обслуживания в системе, | |
S0 |
среднее число незанятых каналов в системе обслуживания. |
Теория игр исследует с помощью математического аппарата ситуации, в которых принятие решений зависит от возможностей нескольких участников. Интересы участников могут быть как антагонистические (полностью противоположные), так и неантагонистические. В последнем случае может исследоваться вопрос о наиболее эффективных совместных действиях, изучаемых в рамках кооперативных игр.
Понятие риска предполагает наличие рискующего - лицо, принимающее решение (ЛПР).
Допустим, рассматривается вопрос о проведении финансовой операции в условиях неопределенности. При этом у ЛПР есть несколько возможных решений i = 1, 2, ..., m, а реальная ситуация неопределенна и может принимать один из вариантов j = 1, 2, ..., n. Пусть известно, что если ЛПР примет i-e решение, а ситуация примет j-й вариант, то будет получен доход qij. Матрица Q = (qij) называется матрицей последствий (возможных решений или платежной матрицей).
Оценим размеры риска в данной схеме.
Пусть принимается i-е решение. Очевидно, если бы было известно, что реальная ситуация будет j-я, то ЛПР принял бы решение, дающее доход Однако i-е решение принимается в условиях неопределенности. Значит, ЛПР рискует получить не qj , а только qij. Таким образом, существует реальная возможность недополучить доход, и этому неблагоприятному исходу можно сопоставить риск rij, размер которого целесообразно оценить как разность
rij = qj - qij. (8.6)
Матрица R = (rij) называется матрицей рисков.
Например, используя формулу (8.6), составим матрицу рисков R = (rij) по заданной матрице последствий
Очевидно, аналогично q2 = 5, q3 = 8, q4 = 12. Следовательно, матрица рисков имеет вид
Полная неопределенность означает отсутствие информации о вероятностных состояниях среды ("природы"), например, о вероятностях тех или иных вариантов реальной ситуации; в лучшем случае известны диапазоны значений рассматриваемых величин. Рекомендации по принятию решений в таких ситуациях сформулированы в виде определенных правил (критериев). Рассмотрим основные из критериев.
Рассматривая i-е решение, предполагают самую хорошую ситуацию, приносящую доход а затем выбирают решение с наибольшим ai.
Для платежной матрицы в рассмотренном примере находим последовательность значений a2 = 12, a3 = 10, a4 = 8. Из этих значений находим наибольшее: a2 = 12. Следовательно, критерий максимакса рекомендует принять второе решение (i = 2).
В рассматриваемом примере имеем b1 = 2, b2 = 2, b3 = 3, b4 = 1. Теперь из этих значений выбираем максимальное b3 = 3. Значит, правило Вальда рекомендует принять третье решение i = 3).
Рассматривая i-e решение, предполагают ситуацию максимального риска и выбирают вариант решения i0 с наименьшим
Рассматривая матрицу рисков R для данного примера, находим последовательность величин r2 = 6, r3 = 5, r4 = 7. Из этих величин выбираем наименьшую: r3 = 5. Значит, правило Сэвиджа рекомендует принять третье решение (i = 3). Заметьте, что это совпадает с выбором по критерию Вальда.
Правило Гурвица (взвешивающее пессимистический и оптимистический подходы к ситуации). По данному критерию выбирается вариант решения, при котором достигается максимум выражения $$c_i = \big\{\lambda min q_{ij} + (1 - \lambda)max q_{ij}\big\}$$, где $$0\leq \lambda \leq 1$$. Таким образом, этот критерий рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом между крайним оптимизмом и крайним пессимизмом. При \lambda = 0 критерий Гурвица совпадает с максимаксным критерием, а при $$\lambda = 1$$ он совпадает с критерием Вальда. Значение $$\lambda$$ выбирается из субъективных (интуитивных) соображений.
Для приведенной в рассмотренном примере матрицы последствий выберем наилучший вариант решения на основе критерия Гурвица при $$\lambda =\frac{1}{2}$$.
Рассматривая матрицу последствий Q по строкам, для каждого i вычисляем значения ci = 1 : 2minqij + 1 : 2maxqij. Например, $$с_1 =\frac{1}{2} x 2 + \frac{1}{2} x 8 = 5$$; аналогично находятся с2 = 7; с3 = 6,5; с4 = 4,5. Наибольшим является с2 =7. Следовательно, критерий Гурвица при заданном $$\lambda =\frac{1}{2}$$ рекомендует выбрать второй вариант (i = 2).
Правило Лапласа (критерий максимума средневзвешенного выигрыша). По данному критерию выбирается вариант решения, при котором для платежной матрицы достигается максимум выражения $$L_i = \Sigma Р_jq_{ij}$$, где Рj - вероятность реализации j-ой ситуации, qij - значение выигрыша при реализации i-го решения при j-й ситуации:
Таким образом, этот критерий рекомендует руководствоваться тем результатом, который обеспечивает средний максимальный выигрыш. Если вероятности реализации каждой j-й ситуации Рj заранее неизвестны, то в частном случае их можно считать равными между собой: Рj = 1/n, где n - число возможных ситуаций по платежной матрице.
На практике ситуации, в которых вероятности реализации каждой j-й ситуации Рj априорно (заранее) известны - крайне редки. Но и ситуации, в которых о возможностях реализации той или иной j-й ситуации заранее неизвестно ничего - также крайне редки. Чаще всего о возможностях реализации j-х ситуаций известна лишь некоторая информация, по которой можно провести ранжирование этих ситуаций, установив порядок их ожидаемой очередности. В этом случае вероятность реализации каждой из j-х ситуаций определяется выражением:
| где | kj |
- | номер ранга j-й ситуации; |
| n | - | число возможных ситуаций по платежной матрице. |
Для приведенной в рассмотренном примере платежной матрицы выберем наилучший вариант решения на основе критерия Лапласа, считая, что наибольшие шансы на реализацию имеет третья ситуация и далее, в порядке очередности - вторая, четвертая и первая, т. е. k1 = 4, k2 = 2, k3 = 1, k4 = 3.
Рассматривая платежную матрицу (матрицу последствий) Q по строкам, для каждого i вычисляем значения $$L_i = \Sigma Р_jq_{ij}$$, предварительно вычислив значения Рj.
Например, Р1 = [2 x (n – k1 + 1)] : [n x (n + 1)] = [2 x (4 – 4 + 1)] : [4 x (4 + 1)] = 2 : 20 = 0,1.
Вычисляем аналогично Р2 = 0,3, Р3 = 0,4, Р4 = 0,2.
Тогда L1 = 0,1 x 5 + 0,3 x 2 + 0,4 x 8 + 0,2 x 4 = 5,1; аналогично находим L2 = 5,1; L3 = 5,5; L4 = 3,7. Наибольшим является L3 = 5,5. Следовательно, критерий Лапласа при указанном ранжировании j-х ситуации рекомендует выбрать второй вариант (i = 3).
Способы принятия решений на основе анализа схем стратегического развития организации связаны с позиционированием организации в заданной системе координат, например, "привлекательность рынка - конкурентные позиции", с последующим определением направления поступательного движения организации.
Приведем в качестве примера разработку стратегии развития организации на основе модели "продукт - рынок" (GAP-анализа от англ. "брешь") (табл.8.3).
| Совершенно новый продукт | Средний риск / Несущественное развитие | Высокий риск / Среднее развитие | Очень высокий риск / Высокие темпы развития |
| Новый продукт, но связанный с существующим | Слабый риск / Несущественное развитие | Слабый риск / Существенное развитие | Высокий риск / Среднее развитие |
| Существующий продукт | Нет риска / Нет развития | Слабый риск / Несущественное развитие | Средний риск / Несущественное развитие |
| Продукт Рынок | Существующий рынок | Новый рынок, но связанный с существующим | Совершенно новый рынок |
Комбинируя тремя состояниями (существующий; новый, но связанный с существующим; совершенно новый) двух переменных (продукт и рынок) можно получить девять комбинаций, отражающих варианты развития фирмы. Каждый из вариантов характеризуется определенным соотношением: изменение риска развития/изменение эффективности развития.
Рассмотрим процесс разработки управленческих решений по стратегии развития организации на основе матрицы BCG (Бостонской консультативной группы).
На рис. 8.5 приводится матрица БКГ. В данном варианте использующая показатели относительной рыночной доли (ось X) и относительной скорости роста рынка (ось Y) для отдельных оцениваемых продуктов. Скорость роста рынка определяется за какой-то интервал времени - скажем, за год.
(рис 8.5) Матрица BCG стратегии развития организации
В основу данной матрицы положены следующие допущения: чем больше скорость роста, тем больше возможности развития; чем больше доля рынка, тем сильнее позиции организации в конкурентной борьбе.
Пересечение этих двух координат образует четыре квадранта. Если продукты характеризуются высокими значениями обоих показателей, то они называются "звездами" - их следует поддерживать и укреплять. Если продукты характеризуются высоким значением показателя Х и низким - Y, то они называются "дойными коровами" и являются генераторами денежных средств организации, поскольку в данном случае не требуется вкладывать средства в развитие продукта и рынка (рынок не растет или растет незначительно), но за ними нет будущего. При низком значении показателя Х и высоком - Y продукты называются "трудными детьми": их надо специально изучать, чтобы установить, не смогут ли они при известных инвестициях превратиться в "звезды". Когда как показатель Х, так и показатель Y имеют низкие значения, то продукты называются "неудачниками" ("собаками", "догами"), приносящими или малую прибыль, или малые убытки; от них надо по возможности избавляться, если нет веских причин для их сохранения (возможное возобновление спроса, относятся к социально значимым продуктам и т. п.).
Обычно при использовании матрицы БКГ применяется третий показатель, значение которого пропорционально радиусу окружности, проведенной вокруг точки, характеризующей положение продукта в матрице. В качестве такого показателя в большинстве случаев используются объем реализации или прибыль.
Матрица БКГ строится как для отдельных рынков, так и для суммарного рынка. Кроме того, помимо уровня отдельных продуктов, матрица применяется на уровне стратегической хозяйственной единицы (СХЕ) и организации в целом. В этом случае на матрицу наносятся не отдельные продукты, а данные по результатам деятельности отдельных СХЕ или организаций-конкурентов в целом. Известны случаи использования матрицы БКГ при проведении межстрановых сравнений.
С помощью данных матрицы БКГ руководители решают вопросы определения направлений предпочтительного инвестирования с целью завоевания большей рыночной доли, а может быть - снятия с производства какого-то продукта.
К числу принципиальных недостатков матрицы БКГ прежде всего относится следующий: она не учитывает взаимозависимости (синергетического эффекта) отдельных видов бизнеса - если такая зависимость существует, данная матрица дает искаженные результаты. Далее следует отметить, что оценка привлекательности рынка по показателю скорости изменения объема продаж и силы позиции бизнеса по показателю рыночной доли является сильным упрощением. Скорее по каждому этому направлению должна быть проведена многокритериальная оценка, что и делается при использовании матрицы компании General Electric (GE): портфельной матрицы Мак-Кинси.
Портфельная модель Мак-Кинси рассматривает фактор "возможности расширения рынка" как многофакторное понятие "привлекательность рынка". Фактор "относительная доля рынка" вырос до понятия "стратегическое положение фирмы", характеризующего различные элементы внутренней среды предприятия (табл. 8.4).
| Привлекательность рынка (бизнеса) | Высокая | Нужно инвестировать средства (расти) | Нужно инвестировать средства (расти) | Нужно использовать свое положение |
|---|---|---|---|---|
| Средняя | Нужно инвестировать средства (расти) | Нужно развивать свои позиции | Нужно отказаться от бизнеса (сбора урожая) | |
| Низкая | Нужно укреплять свои позиции | Нужно отказаться от бизнеса (сбора урожая) | Нужно отказаться от бизнеса (сбора урожая) | |
| Плохое | Среднее | Хорошее | ||
| Стратегическое положение фирмы (сила бизнеса) | ||||
Как видно из матрицы (табл. 8.4), верхний левый угол означает благоприятные перспективы для роста, диагональ, разделяющая верхний левый угол и нижний правый угол, - двойственное положение и ограниченный рост, нижний правый угол - отсутствие реальных возможностей будущего развития.
Модель Мак-Кинси "7С" не предлагает готовых вариантов стратегии, а является скорее хорошим способом осмысления основных внутренних факторов организации, оказывающих влияние на ее будущее. Взаимосвязь основных факторов развития показана на рис. 8.6.
(рис 8.6) Модель "7С"
Рассмотрим в качестве примера усиление авторитарности руководителя (стиль руководства). Это вносит соответствующие изменения в разделяемые ценности организации (часто не в лучшую сторону). В результате в организации начинаются процессы брожения, которые сказываются на качестве персонала, вследствие чего вынуждены претерпевать изменение структура организации и штат персонала. В целом это изменяет стратегию организации в части персонала.
Отметим значение модели "7С" в целом.
Модель показывает важность для планирования не только разработки финансовых показателей, но и учета качества работы, квалификации сотрудников, т. е. навыков, а также человеческих отношений и личных потребностей участников организации, выраженных в понятиях "совместные ценности" и "культура организации".
Модель определяет последовательность внутренних действий организации после принятия определенной стратегии.
Также действия включают:
Модель "7С" важна тем, что воспринимает планирование не только как процесс создания формальных схем и совокупности количественных показателей. Процесс планирования понимается здесь как установление связи и согласия между сотрудниками, как увязка их интересов, учет всех сторон деятельности человека на предприятии.
Рассмотрим модель А. Томпсона и А. Стрикланда, представляющую собой матрицу выбора стратегии развития в зависимости от динамики роста рынка данной продукции и конкурентной позиции фирмы (рис. 8.7).
(рис 8.7) Вариант использования модели А. Томпсона и А. Стрикланда при выработке стратегий развития
Представленный вариант использования модели А. Томпсона и А. Стрикланда позиционирует организацию в векторном пространстве привлекательность рынка - сила конкурентных позиций и демонстрирует рекомендуемую направленность решений.
Так, например, при конкурентных позициях чуть выше среднего уровня и непривлекательном рынке рекомендуется сменить направление деятельности - перепрофилировать предприятие. Если же предприятие имеет наихудшие позиции на рынке, который по привлекательности позиционируется чуть выше среднего, то целесообразно сменить менеджмент как минимум либо ликвидировать предприятие.
Моделью, способной дать гораздо более конкретный материал для принятия стратегических решений, является комплексный деловой анализ ПИМС (PIMS).
Материалы ПИМС - результат обобщения опыта более 3000 предприятий Европы и Северной Америки. Показатели деятельности компаний отражены приблизительно в 30 основных переменных, влияющих на уровень прибыли, и разбиты на три группы: конкурентная позиция бизнеса; характеристика и привлекательность рынка, на котором действует предприятие; и производственная структура предприятия.
Модель ПИМС выделяет также факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень прибыли: капиталоемкость, затем в порядке убывания - относительное качество продукта, относительная доля рынка, производительность труда. Модель ПИМС позволяет каждой организации учиться на опыте других предприятий выбирать наиболее удобные способы будущих действий для получения высоких доходов.
В условиях российской экономики изучение модели ПИМС носит в большей степени познавательный характер, поскольку этот метод стратегического анализа разработан для высокоразвитых, насыщенных, относительно устойчивых рынков и видов бизнеса. С этой точки зрения, статистический опыт североамериканского и японского бизнеса имеет для нашей экономики пока еще ограниченное применение.
Модель ситуационного SWOT-анализа позволяет оперативно диагностировать перспективы организации по состоянию внутренней среды (сила - S, слабость - W) и внешней среды (возможности - О, угрозы - T). На пересечении состояний внутренней и внешней среды формируются следующие группы ситуаций (табл. 8.5).
| Внешняя среда организации | |||
|---|---|---|---|
| возможности (О) | угрозы (Т) | ||
| Внутренняя среда организации | Сила (S) | Поле "сила-возможности" SO | Поле "сила-угрозы" ST |
| Слабость (W) | Поле "слабость-возможности" WO | Поле "слабость-угрозы" WT | |
Поле "сила - возможности" SO демонстрирует те сильные стороны потенциала организации, которые обеспечивают ей использование представившихся благоприятных внешних возможностей. На этом сочетании может строиться стратегия перспективного развития организации.
Поле "слабость - возможности" WO демонстрирует те представившиеся внешние возможности, которые могут способствовать укреплению слабых позиций организации. На этом сочетании может строиться стратегия стабилизации организации за счет внутреннего совершенствования при благоприятной внешней обстановке.
Поле "сила - угрозы" SТ демонстрирует те внешние угрозы, которые могут пошатнуть сильные позиции организации. На этом сочетании может строиться стратегия укрепления позиций организации за счет предвосхищения возможных событий неблагоприятной внешней обстановки.
Поле "слабость - угрозы" WТ дает возможность руководству оценить целесообразность продолжения данного бизнеса при неблагоприятных внутренних и внешних условиях. При этом может быть принята стратегия выживания, диверсификации деятельности, перепрофилирования или ликвидации.
Методы принятия решений, базирующиеся на способах, связанных с управлением персоналом, позволяют эффективно решать наиболее сложные задачи и оперативно реагировать в неожиданных ситуациях.
Континуум лидерского поведения Танненбаума - Шмидта состоит в том, что руководитель принимает для себя тот стиль поведения, который адекватен его взглядам на свою роль в процессе и на возникающую ситуацию (табл. 8.6).
| Демократический стиль, ориентированный на отношения | Авторитарный стиль, ориентированный на работу | |||||
$$\leftarrow$$ Свобода для последователей увеличивается |
Применение власти лидером $$\rightarrow$$ увеличивается |
|||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
Характеристика выделенных семи стилей поведения руководителя (лидера):
Ситуационная модель Фидлера предполагает, что лидерский стиль с течением времени остается относительно постоянным и почти не меняется во времени, отражая внутреннюю мотивацию отношений с людьми или внутреннюю мотивацию работы.
Фидлер предложил рассматривать взгляды руководителя с помощью специального показателя - наименее предпочитаемый работник (НПР). Поскольку у каждого руководителя существует свой уровень требований к работникам, а, следовательно, и уровень НПР.
Измерение показателя НПР проводится по четырем параметрам, каждый из которых оценивался по 8-балльной шкале:
Фидлер полагает, что руководитель, описавший своего работника наиболее высоким средним баллом, т. е. очень позитивно, ориентирован на отношения (руководитель с высоким НПР), а руководитель, описавший своего работника низким средним баллом, ориентирован на работу (руководитель с низким НПР) (табл. 8.7).
| Характеристика / Балл | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Отношения с подчиненными | Хор. | Хор. | Хор. | Хор. | Плох. | Плох. | Плох. | Плох. |
| Структурированность работы | Выс. | Выс. | Низ. | Низ. | Выс. | Выс. | Низ. | Низ. |
| Должностная позиция лидера | Сильн. | Слаб. | Сильн. | Слаб. | Сильн. | Слаб. | Сильн. | Слаб. |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
$$\downarrow$$ |
|
| Эффективность достигается | Руководитель ориентирован на работу (низкий НПР) | Руководитель ориентирован на отношения (высокий НПР) | Руководитель ориентирован на работу (низкий НПР) | |||||
| Благоприятность ситуации | Высокая $$\rightarrow$$ |
$$\rightarrow$$ |
$$\rightarrow$$ Низкая |
|||||
В модели Херсея и Бланшарда (рис. 8.8) оцениваются сочетания компетенции (зрелости) исполнителей (З) и стилей руководства (C) с позиций эффективности деятельности коллектива (организации). Под компетенцией исполнителей понимается способность брать ответственность на себя, разумно рисковать, достигать цели самостоятельно.
(рис 8.8) Модель Херсея - Бланшарда
Компетентность (зрелость) исполнителей в модели представлена следующими позициями способности работать: З1 - низкая, З2 - ограниченная, З3 - достаточная, З4 - высокая.
Стили руководства, выделенные в модели, таковы: С1 - указующий (авторитарный), С2 - убеждающий, С3 - участвующий, С4 - делегирующий полномочия.
При авторитарном стиле руководства и низком уровне способностей персонала эффективность деятельности подразделения (организации) - низкая, поскольку рост недостаточных способностей персонала сдерживается боязнью наказаний за проявление любой инициативы. При стиле руководства делегирующем полномочия и высоком уровне компетенции персонала эффективность деятельности организации также низкая, поскольку высококвалифицированный персонал в условиях определенной отстраненности (а порой и самоустранения) руководства снижает интенсивность деятельности в интересах организации и увеличивает интенсивность деятельности в личных интересах. При ограниченном и достаточном уровне способностей персонала в условиях реализации соответственно убеждающего и участвующего стилей руководства достигается высокая эффективность деятельности организации.
Таким образом, любое решение как выбор альтернативы предусматривает ответ на ряд вопросов. В современных условиях быстро меняющейся обстановки многие альтернативы находятся в распоряжении менеджеров. Каждая управленческая функция, каждый управленческий процесс связаны с несколькими типичными решениями, определяемыми алгоритмами, подобными описанным выше.
Одни из рассмотренных методов дают предварительную оценку события, как отправную точку принятия решений, другие - формируют алгоритм окончательного решения. Одни методы ориентированы на логические рассуждения, другие на точные расчеты, включая процессы оптимизации.
При принятии глобальных решений могут быть использованы совокупности предложенных групп методов.
Для получения официальных документов о завершении программы дополнительного профессионального образования (удостоверения о повышении квалификации, дипломов о профессиональной переподготовке и MBA) необходимо предоставить:
Внимание! Вы можете не заказывать доставку бумажной версии официального документы, а скачать его в электронном виде и распечатать самостоятельно. Информация о выданном документе в течение 1 месяца загружается в Федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» - ФИС ФРДО.
Доступ на новый сайт осуществляется с использованием адреса электронной почты, который был указан вами при регистрации на "старом". Мы постарались перенести все ваши данные с прежнего ресурса, однако не исключена вероятность потери части информации.
При возникновении проблемы со входом, воспользуйтесь функцией сброса пароля
Если вы обнаружите несоответствия, пожалуйста, сообщите нам.