Использование нормативных моделей в принятии управленческих решений

КУРСОВАЯ  РАБОТА

по дисциплине менеджмент

на тему:

«Использование  нормативных моделей  в принятии управленческих решений» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Содержание:

Введение………………………………………………………………………

Глава 1. Теоретическая часть ………………………………………………..

1. Различные типы решений и проблем………….  …………………
2. Модели принятия решений………………………………………...
3. Этапы процесса принятия решений……………………………….
4. Побуждение сотрудников к участию в принятии решений….......

Глава 2. Практическая часть………………………………………………….

Заключение…………………………………………………………………….

Список  литературы……………………………………………………………

Приложение

А Дерево принятия решений в модели Врума - Джаго 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение

           Менеджмент в российском обществе  стал необходимой реальностью  и к нему проявляется активный  интерес. Вследствие этого многие выпускники школ выбирают в качестве своей будущей  специальности профессию управленца -  менеджера.

       Менеджеры – это люди, принимающие  управленческие решения разного  уровня. Поэтому людям данной  квалификации необходимо знать  все  нормативные модели управления и уметь адаптировать их к той или иной ситуации.   

        Рост, процветание и неудачи любой  организации – следствие решений,  принимаемых её руководителями. Менеджеры не всегда принимают  решения только стратегического  характера. Решения могут относиться к любой сфере деятельности организации (например, к её структурам, системам контроля, реакциям на внешнюю среду).

      Необходимо  помнить, успех любой организации зависит не только от личности управляющего. Управление – процесс двусторонний, осуществляемый по схеме «управляющий – управляемый». В связи с этим обществу нужны как квалифицированные специалисты в области менеджмента, так и различные специалисты неуправленческих структур. Иными словами, менеджеры должны уметь стимулировать своих подчинённых к совместному принятию решений и достижению общих целей.

       В первой главе данной курсовой работе будет раскрыта теория, а именно обозначены модели принятия решений, этапы процесса принятия решений, способы побуждения работников к участию в принятии управленческих решений.

      В практической части полученные знания по управленческим решениям  будут  закреплены и применены в процессе анализа отрасли жилищного строительства  Российской Федерации.  
 

Различные типы решений и  проблем

      Решение –  выбор, осуществлённый из нескольких вариантов. Бывают:

Программируемые решения – решения, связанные с часто возникающими в деятельности организации ситуациями, что позволяет менеджерам разработать правила принятия решений в будущем. Пример: заказ канцелярских товаров, решения о наличии определённых навыков у кандидата на замещение вакантной должности.

  Непрограммируемые решения – связаны с уникальными и неструктурированными  ситуациями, которые имеют важное значение для организации. Пример: решения об инвестициях в новое производство, выходе на новый рынок, запуске новой продукции.

В процессе принятия решения менеджер может  находиться в ситуации:

• Уверенности (определённости) – менеджер имеет всю необходимую информацию.
• Риска – решения принимаются на основе недостаточного объёма информации, направлено на достижение конкретной цели, но будущие результаты различных альтернатив могут изменяться. В этом случае применяют статистический анализ.
• Неуверенности – менеджер чётко осознаёт цели, но информации о вариантах решений и будущих событиях недостаточно, что не позволяет оценивать риски. Факторы: цены, производственные издержки, объёмы выпуска, процентные ставки носят прогнозивный характер.
• Неопределённости – наиболее сложная для принятия решения ситуация. Управленческая цель и проблема неочевидны, идентифицировать альтернативные решения не удаётся, а значит, часть информации не доступна. Примером устойчивой неопределённости – киноиндустрия.

Методика  принятия решений  в условиях риска  и неопределённости

     При управлении предприятием вблизи критических точек задача принятия решений менеджментом происходит в условиях риска и неопределённости. Степень и причины риска и неопределённости зависят от конкретной ситуации. Иногда ею можно пренебречь, в других условиях достаточно использовать данные статистического анализа и вероятностного прогноза, но часто  риск и неопределённость имеют более глубокую внутреннюю природу. Практически всегда задачу принятия решений можно определить как задачу выбора альтернатив на основе ряда критериев и в заданных целях. Рассмотрим несколько простых алгоритмов  выбора альтернатив в условиях риска и неопределённости, использующих нечёткую логику.

     Пусть дано множество критериев К={ K1,…., Kn} и множество альтернатив А={A1,…, An}. Каждая альтернатива имеет оценку а_ij, i=1,…,m,j=1,…,n по каждому критерию. Наиболее простой случай, когда оценки лежат в границах промежутка [0,1], тогда их можно рассматривать как характеристические функции принадлежности, которые указывают степень или уровень принадлежности оценки а_iJ, i=1,…, m, j=1,…, n данному критерию Kj(j=1,…, n). Если оценка лежит в других пределах или является словесной, то её можно преобразовать, так, чтобы она лежала в границах промежутка [0.1].

     Рассмотрим  пример. Пусть требуется выбрать  стратегию ухода от банкротства при его реальной угрозе для предприятия. В качестве критериев рассмотрим следующие параметры:

К₁ – степень риска;

К₂ – дополнительные инвестиции;

К₃ – время на осуществление мероприятий;

К₄ – необходимость замены руководства.

     Имеются три варианта, представляющие собой  альтернативы управленческих решений. Альтернативы имеют свои оценки по всем критериям, которые представлены в виде таблицы.

     После формального преобразования оценок в границы промежутка [0,1] получим  следующую таблицу.

     Для выбора альтернатив существует несколько  простых алгоритмов, основанных на нечёткой логике.

Алгоритм  Лапласа применим в случае, когда все критерии имеют одинаковую степень важности р, которая вычисляется по формуле: p=1/n, где n – число критериев. Тогда для каждой альтернативы составляется характеристическая функция m_Aj(k)=p^.åa_ij, где суммирование происходит по j=1,…, n, a i=1,…,m. Наилучшей считается та альтернатива, у которой характеристическая функция m_Aj(k) наибольшая. Для рассматриваемого примера р=0,25,а

m_A1(k)=0,25^.2,26=0,565

m_A2(k)= 0,25^.3,2=0,8

m_A3(k)=0,25^.2,26 =0,338

Следовательно, наилучшим вариантом является вариант  №2.

     Алгоритм  Вальда предлагает выбрать критерий с самыми низкими оценками, то есть для каждого критерия составляется характеристическая функция m_кj(A)=åa_ij, где суммирование происходит по i=1,…, m, критерием с низкими оценками будет тот, у которого характеристическая функция m_кj(A) будет наименьшая. Далее надо выбрать альтернативу, которая имеет самую наибольшую оценку по выбранному «низкому» критерию – это и будет наилучшая альтернатива.

m_кj(A)=1,5

m_кj(A)=1,51

m_кj(A)=1,8

m_кj(A)=2,0

Минимум соответствует критерию К₁. Наивысшую оценку по этому критерию имеет вариант №2.

      Алгоритм  Севиджа состоит в следующем. Для каждого критерия необходимо найти максимальную оценку и вычесть соответствующее значение из всех элементов столбца:

      Далее для каждой альтернативы надо суммировать  все оценки по каждому критерию. Это будет характеристическая функция для альтернативы, которая имеет наибольшую характеристическую функцию.

m (A) = -1,2

m (A) = -0,26

m (A) = -2,11

Предпочтительным  является вариант №2.

      Алгоритм  Гурвица применим в тех случаях, когда можно привести ранжирование критериев. Каждому критерию назначается так называемый коэффициент оптимизма h_kjÎ[0,1], который оценивает важность критерия, при этом å h_kj=1. Тогда для каждой альтернативы составляется характеристическая функция: m_Ai (K_j) = åK^. h_kj + k^. (1- h_kj), где К – самая большая оценка альтернативы по всем критериям, k – самая маленькая оценка альтернативы по всем критериям.  Наилучшей будет являться альтернатива, имеющая наибольшую характеристическую функцию m_Ai (K_j). Очевидно, что в большинстве случаев коэффициенты оптимизма являются субъективными оценками.

      Существуют  и более сложные алгоритмы  применения нечёткой логики. Рассмотрим применение методов теории свидетельств для определения текущего состояния  предприятия. Знание реальной обстановки на предприятии позволяет выбрать  правильную тактику и стратегию управления.

      Именно  теория свидетельств позволяет подойти  к неопределённости в задачах  оценки состояния предприятия с  наиболее универсальной точки зрения. Будем считать, что предприятие  будет находиться в одном из состояний, представленных в таблице 1.

Табл. 1

Этапы жизненного цикла  предприятия

   Для того, чтобы принять решение  о текущем состоянии предприятия,  предлагается следующая методика.

• На основании имеющегося опыта работы в данной отрасли определяется набор показателей, по которым состояние предприятия может быть отнесено к тому или иному классу. Множество таких показателей обычно не превышает 15, хотя при автоматизированной обработке данных количество показателей не имеет критического значения.
• Для каждого показателя определяется диапазон желаемых (допустимых) значений.
• Состояние предприятия оценивается по вектору значений показателей с помощью комбинирования заранее известных экспертных оценок возможного состояния предприятия.

   Для комбинирования информации, даваемой каждым показателем, используется метод  Шейфера-Демпстера. Этот метод определяет правило, по которому объединяются множества независимых гипотез, под которыми определены распределения вероятностей. Суть этого метода заключается в следующем.

   Пусть имеется два множества гипотез  с распределениями вероятностей m₁ и m₂, элементы которых представляют собой независимые гипотезы об истинном состоянии предприятия. Тогда мера вероятности гипотезы s_j определяется следующим образом:

   Где A_i, A_{j –} элементы множеств, содержащие s_j , а мера вероятности, приходящаяся на пустое множество.

         Рассмотрим пример. Допустим, нам известно, что предприятие  в данный момент может находиться в кризисном состоянии (S₄) c уверенностью 50%. То, что предприятие в принципе где – то вблизи критической точки, мы можем оценить с вероятностью 25%. То, что предприятие не перешло в состояние банкротства (не S₅), оценивается тоже как 25%.

         Эта информация может  быть представлена  следующим образом:

         Из другого источника (мнение другого эксперта, заключение ревизионной комиссии, данные прогноза и т. д.) известно, что мы не можем говорить ни об эффективной работе предприятия, ни о после кризисном развитии с уверенностью 30%. Вероятность предкризисного состояния оценивается как 70%. Это можно отобразить в таблице:

         Следующая таблица  иллюстрирует применение правила Шейфера  – Демпстера.

     Распределение вероятностей для результирующего  множества гипотез будет выглядеть  следующим образом:

m(S₁) = (0,175 +0,175)/(1-0,35)=0,539

m(S₂)=0,15 /(1-0,35) = 0,231

m(S₃)= 0,075/(1-0,35)=0,115

m(S₄)=0,075/(1-0,35)

где гипотеза s₁={S₃}, s₂ = {S₄}, s₃ = {S₁,S₃,S₄}, s₄ = {S₃,S₄,S₅}

     Далее можно определить оценки теории свидетельств уверенности и степень правдоподобия  гипотез об истинном состоянии предприятия. Например степень уверенности в  состоянии S1 – Bel(S1) = 0, так как в распределении вероятностей нет ни одной величины, приходящейся точно на гипотезу S1. в то же премя степень правдоподобия утверждения о том, что предприятие находится в состоянии S1,равняется единице минус сумма мер вероятностей всех гипотез, которые входят в подмножество не S1 – Pl(S1)=1-(m(s1)+m(s2) +m(s4) = 0,115/

     Эти оценки интегрируются следующим  образом: уверенность в том, что  предприятие находится в состоянии  устойчивого развития (состояние  S1), равна 0, однако такое предположение не является невозможным (его правдоподобие отлично от 0).

Расчёт  оценок для всех состояний сведён в таблицу.

   На основание этой таблицы с нечёткими оценками можно сделать вполне определённые выводы. С практической точки зрения предприятие в данный момент может находиться только в предкризисном или кризисном состоянии (остальные гипотезы представляют только теоретический интерес). Причём пока мы с большой долей уверенности можем говорить только о предкризисном состоянии, хотя присутствуют опасные признаки зарождения кризиса.

     Для применения этого метода к оценке состояния предприятия необходимо иметь данные контроллинга показателей  работы предприятия и базу экспертных оценок.

     База экспертных оценок представляет собой набор нечётких множеств, каждое из которых соответствует отклонению одного из показателей работы предприятия от желаемых границ. Элементами нечётких множеств являются состояния предприятия, а функции принадлежности представляют собой экспертные оценки значимости данного показателя для данного состояния предприятия.

     Экспертные  оценки удобно выражать в диапазоне [1,100]. Если эксперт устанавливает  равные оценки значимости показателя для нескольких состояний, то в свете теории свидетельств эта величина относится ко всему множеству равно оценённых состояний. Результирующие значения функций принадлежности обычно приводятся к диапазону [0,1], образуя функцию распределения вероятностей. Полученные таким образом множества состояний представляют собой полные группы событий для каждого из показателей. Важно, что при этом не складывается никаких ограничений на взаимосвязь показателей друг с другом, т. е. факты отклонений показателей интерпретируются как независимые свидетельства.

     Экспертные оценки определяются один раз и в дальнейшем могут быть только скорректированы. В отличие от экспертных оценок данные о текущих значениях показателей заполняются по итогам контроллинга предприятия автоматически или с помощью ручного ввода. Данные контроллинга позволяют определить, какие из показателей не соответствуют требуемым значениям. Для этих показателей активизируются соответствующие нечёткие множества, которые теперь представляют собой набор гипотез об истинном состоянии производства. Результирующее множество получается в результате объединения гипотез с помощью метода Шейфера – Дампстера .

     Процедуру сбора информации и принятие решений  о состоянии предприятия иллюстрирует рис. 8.2 Можно доказать, что при  таком подходе полученные оценки гарантированно лежат внутри доверительного (очевидностного) интервала в смысле теории свидетельств. Предположим, что существуют некоторые сомнения в правильности экспертных оценок или достоверности определения текущего значения показателя. Эта мера недоверия появится в распределении вероятностей на нечётком множестве гипотез как мера вероятностей, отнесённая ко всему множеству состояний предприятия в целом.

     Действительно, организация находится в каком  – то одном конкретном из состояний, даже если мы об этом не знаем. Такую меру недоверия, связанную со множеством гипотез, активизированным I – м показателем, обозначим   u_i. Если эта мера недоверия известна, то  истинная оценка гипотезы о состоянии s_j определяется по формуле:

Где m_i(A_k) – мера вероятности, присваиваемая гипотезе о множестве состояний A_k i –м показателем.

      Если  значения u_i неизвестны, то величины Bel(s_j) и Pl(s_j) являются границами доверительного интервала, которому принадлежит истинная оценка Q(s_j), и могут быть использованы как достоверные оценки гипотезы о состоянии s_j.

      Для определения текущего состояния  предприятия необходимо иметь следующие  данные:

• Код показателя оценки состояния;
• Описание показателя;
• Единица измерения;
• Минимально допустимое значение;
• Максимально допустимое значение;
• Текущее значение;
• Степень отклонения показателя от допустимых значений;
• Экспертные оценки значимости показателя для каждого состояния предприятия.

Перечень  основных показателей и соответствующие  им экспертные оценки приведены в  табл. 2 
 
 
 
 
 
 
 
 

Табл. 2

Экспертные оценки