Методы прогнозирования принятия решений

ФЕДЕРАЛЬНОЕ МИНИСТЕРСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ» 
 

Кафедра управления и планирования социально-экономических  процессов им. з.д.н. РФ Ю.А. Лаврикова 

Курсовая  работа

По  дисциплине «Управленческие  решения»

На  тему: «Методы прогнозирования принятия решений» 
 
 

Выполнил  студент Межевов Павел Владимирович

гр. 413 специальность 080507.65 «менеджмент организации»

Руководитель: Колчинская Елизавета Эдуардовна 
 
 
 

Санкт-Петербург

2011г.

Содержание

Введение………………………………………………….......................…………3

Глава 1: Методы прогнозирования принятия решений……………………………………………...…………....................…….5

1.1 Понятие управленческого  решения……………………...........................…..5

1.2 Принципы и классификация методов прогнозирования…………………….………………………........................……6

1.3 Разновидности методов прогнозирования управленческих решений и их описание…………………………………………………….……....................…11

Глава 2: Практическая часть………………………………….................………24

2.1. Характеристика  объекта исследования…………………................………24

2.2. Оценка процесса  прогнозирования принятия управленческих решений…..............................................................................................................26

2.3. Предложения,  рекомендации  по совершенствованию  процесса прогнозирования управленческих решений……………………………………………..................................………27

Заключение…………………………………………................………………….30

Библиографический список………………………….................……………….31 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

          Актуальность темы обусловлена тем, что рыночная среда в настоящее время быстро и динамично развивается, соответственно необходимы постоянно совершенствующиеся, современные методы прогнозирования принятия управленческих решений. Руководители также должны постоянно самосовершенствоваться, чтобы вовремя и правильно составлять прогнозы на будущее, от которых очень часто зависит судьба всей фирмы.

    Процессы  принятия решений, понимаемые как выбор  одной из нескольких возможных альтернатив, являются неотъемлемой частью жизни любого человека. Большинство решений принимаются без точного рассмотрения, так как существует отработанный алгоритм поведения, выработанный с самого детства у каждого из нас. Есть малозначительные решения, а бывают проблемы , принятие решений о которых даются людям очень непросто. Как правило, эти проблемы имеют эксклюзивный, неповторимый характер и связаны с рассмотрением целого ряда альтернатив. В таких проблемах новым является либо объект выбора, либо окружающая среда, в которой совершается выбор. Такие проблемы принятия решений называются проблемами уникального выбора.

          Цель курсовой работы – исследование проблем выбора методов прогнозирования решений.

          В соответствии с поставленной целью в работе определены и решены следующие задачи:

     - изучить теоретические основы методов прогнозирования принятия решений;

     -провести  оценку деятельности предприятия  и исследовать проблемы  методов  прогнозирования принятия решений в компании;

    Объект исследования – инвестиционный банк Открытое Акционерное Общество «Евразийский Банк Развития» - финансовый институт, занимающийся инвестиционным кредитованием, торговым финансированием, выдачей синдицированных займов и финансированием фондов прямых инвестиций .

          Предметом исследования является  методы прогнозирования принятия решений. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Глава 1. Методы прогнозирования  принятия решений

    Эффективное принятие решений необходимо для  выполнения управленческих функций. Неудивительно  поэтому, что процесс принятия решений  — центральный пункт теории управления. Наука управления старается повысить эффективность организаций путем  увеличения способности руководства  к принятию обоснованных объективных  решений в ситуациях исключительной сложности с помощью моделей  и количественных методов. В данной главе мы рассмотрим особенности  моделирования, типы используемых моделей  и методы прогнозирования, применяемые  в рамках науки управления.

1. Понятие управленческого решения

         Под решением понимают выбор1определенного варианта действий, и сам процесс деятельности, и ееоконечный результат. Когда говорят о решенииепроблемы, используют этот термин в нескольких значениях:

• найденный, но еще не воплощенный вариант действий;
• сам процессгразрешения проблемы, т.е. устранение1некоторых препятствий и трудностей на этом пути;
• итог1деятельности.

    Категория «управленческое решение» имеетемногогранное содержание. В обширном смысле управленческое решение можно трактовать как выражение процесса менеджментаона его заключительной стадии, как подлежащую выполнению команду, поступающую от управляющей системы к1управляемой. Управленческое 1решение имеет1социально-экономическую природу. Оно связано1с деятельностью человека, руководящего1другими людьми1и использующего1при этом все1свои способности, умение,1знания и1навыки. Можно1выделить1три взаимосвязаных аспектаоуправленческого решения.

    Во-первых, управленческоеерешение — это видодеятельности, протекающей в системе менеджмента и связанной подготовкой, поиском, выбором и принятием определенных вариантов действий. В этом случае управленческоеерешение — вид работы в аппарате менеджмента, определенный этапипроцессаоуправления. 

    Во-вторых, управленческое решение - это видпвоздействия управляющей системыкна управляемую, формула воздействия. В этомксмысле управленческое решениееесть описание предполагаемыхудействий управляющей системы по отношению кпуправляемой.

    В-третьих, управленческое решение — это оорганизационно-практическая деятельностьрруководителя в управляемой системе. Делаяоакцент на этом важном аспекте, руправленческое урешение иногда определяют как акторганизационно-практической деятельности руководителя и аппарата управления, осуществляемойопо заранее разработанному иусознательно выбранному варианту. Понимание управленческого решения толькоо в такой трактовке сужает его полное содержание. Для правильного понимания управленческого решения нужно всегда учитывать все три его аспекта в единстве и взаимосвязи.

1.2 Принципы и классификация  методов прогнозирования

    Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. Под

прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных

состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках

его существования. Прогнозирование управленческих решений наи-

более тесно связано с планированием. План и прогноз представля-

ют собой  взаимодополняющие друг друга стадии планирования при

определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз

в системе  управления является предплановой разработкой много-

вариантных  моделей  развития объекта управления. Сроки, объемы

работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в

прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусмат-

ривают возможность внесения корректировок. В отличие от прогно-

за план содержит однозначно определенные сроки осуществления

события и характеристики планируемого объекта. Для  плановых

разработок  используется наиболее рациональный прогнозный ва-

риант. 

    Целью прогнозирования управленческих решений является по-

лучение научно обоснованных вариантов тенденций развития по-

казателей качества, элементов затрат и других показателей, исполь-

зуемых при разработке перспективных планов и проведении науч-

но-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ

 (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым слож-

ным в системе менеджмента является прогнозирование качества и

затрат. Поэтому в последующих разделах мы уделим внимание этим

вопросам.

К основным задачам прогнозирования относятся:

    • разработка прогноза рыночной потребности в каждом конк-

    ретном виде потребительной стоимости в соответствии с результа-

    тами маркетинговых исследований;

    • выявление основных экономических, социальных и научно-

    технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в

    тех или иных видах полезного эффекта;

    • выбор показателей, оказывающих  существенное влияние на

    величину  полезного эффекта  прогнозируемой продукции в услови-

    ях рынка;

    • выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;

    • прогнозирование показателей  качества новой продукции во

    времени с учетом влияющих на них факторов;

    • прогноз организационно-технического уровня производства по

    стадиям жизненного цикла продукции;

    • оптимизация прогнозных показателей  качества по критерию

    максимального полезного эффекта при  минимальных совокупных

    затратах за жизненный цикл продукции;

    • обоснование экономической  целесообразности разработки но-

    вой или повышения качества и эффективности выпускаемой про-

    дукции исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

    Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления про-

    дукции понимается выполняемая ею работа или отдача за срок ее

    службы. При определении полезного эффекта продукцию можно

    разделить на:

    • промышленную , полезный эффект от которой характеризует-

    ся отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, зна-

    чительное количество предметов народного потребления, пище-

    вые продукты и т. д.);

    • промышленную, полезный эффект от которой выражается вы-

    полненной работой в единицу времени (станки, подъемно-транс-

    портные средства, полиграфическое  оборудование, нефтеаппара-

    тура  и т. п.).

    При определении полезного эффекта  следует брать только ту

часть работы, результаты которой получает потребитель, исключая

при этом его  потери. Например, для нефтеаппаратуры полезным

эффектом  является количество конечной продукции, произведен-

ной аппаратом  за нормативный  срок службы.

    К основным принципам научно-технического прогнозирования

относятся системность, комплексность, непрерывность, вариант-

ность, адекватность и оптимальность. Принцип системности тре-

бует взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития

объектов  прогнозирования и прогностического фона. Принцип не-

прерывности требует корректировки прогноза по мере поступления

новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне.

    Корректировка прогнозов  должна носить дискретный характер,

причем  оптимальные сроки  обновления прогнозов могут быть вы-

явлены  только по результатам  практического использования (ори-

ентировочно два раза в пять лет), т. е. результаты реализации про-

гнозов , данные по уточнению потребностей , изменению тенден-

ций развития объекта или прогнозного фона должны периодически

поступать к разработчику прогноза.

    Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям

Характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании

теоретического  аналога реальных экономических процессов с их

полной  и точной имитацией. Реализация принципа адекватности

предполагает  учет вероятностного характера реальных процессов

господствующих  тенденций и  оценку вероятности реализации вы-

явленной тенденции. В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.

    Основными источниками исходной информации для прогнозирования являются:

    • статистическая, финансово- бухгалтерская и оперативная от-

    четность  предприятий и  организаций;

 • научно-техническая  документация по результатам выполнения НИОКР (включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом);

    • патентно - лицензионная документация.

    Учитывая  значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и

эффективности продукции, при проведении НИР и ОКР, разработке системы норм и нормативов, целесообразно использовать для

этих  целей единые базы данных, формируемые по принадлежности

к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно-технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления.

    Использование информационной базы АСУ для решения задач

научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объем затрат труда на сбор и подготовку исходных данных,

позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.

    По  назначению и характеру  функционирования информация

делится на научно-техническую и технико- экономическую (исход-

ную), справочно-нормативную, информацию прогнозной ситуации

и обратной связи. Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно-нормативных материалов. От полноты и достоверности этой информации зависит научная обоснованность при-

меняемых  методов прогнозирования, обоснованность и точность

прогнозов. Объем и состав справочно-нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов.

      Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем

также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени

дифференциации  и требуемой точности прогнозных расчетов. Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно-технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также

об отклонениях  фактического состояния прогнозного фона от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной

связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноза качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений.

    В литературе приводятся различные классификации методов прогнозирования. Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза,

его точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др.

К методам  прогнозирования  принятия решений  относят:

• Нормативный
• Экспериментальный
• Параметрический
• Экстраполяция
• Индексный
• Экспертный
• Метод сценариев
• Функциональный
• Комбинированный

1.3 Разновидности методов  прогнозирования  управленческих решений  и их описание.

    1.Методы экстраполяции .На практике на ранних стадиях разработки объекта часто ограничено число известных параметров будущего объекта и показателей

организационно-технического уровня производства у изготовителя

и потребителя  объекта. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее  точные методы прогнозирования —методы

экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения  или

    развития  объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

    Наиболее  распространенными являются методы экстраполяции

по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

    2.Параметрические методы. На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов. А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования. В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта

и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на

два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии. Для

установления  уравнений регрессии необходимо, чтобы количество

статистических данных было не менее чем в три раза больше числа

факторов . По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. 

    3.Экспертные методы. Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется

достаточное количество статистических данных (в три раза больше

числа показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (число измеряемых величин, пределы точности и число измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.

    Сущность  экспертных методов прогнозирования заключается в

Выработке коллективного мнения группы специалистов в данной

области. Существует несколько различных  методов экспертной оцен-

ки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один метод — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат. Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть не менее 9 чел. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области. Затем коллективно устанавливаются или выбираются несколько важнейших параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект, и элементы