Методы разработки и принятия решения. Факторный анализ

Санкт-Петербургский  Государственный Политехнический  Университет

Международная высшая школа управления 
 
 
 
 
 

Реферат по дисциплине: Разработка управленческих решений

На  тему «Методы разработки и принятия решения. Факторный анализ» 

Выполнила:

Студентка

Группы № 3151-2

Лебедева  Виктория 
 
 
 
 

Санкт-Петербург

2011

CОДЕРЖАНИЕ

Введение 

I. Классификация  методов разработки и принятия  управленческих решений 

1.1 Методы, применяемые  на этапе диагностики проблемы  и формулировки ограничений и  критериев 

1.1.1 Методы ситуационного  анализа 

1.1.2 Методы моделирования 

1.2 Методы, применяемые  на этапе определения альтернатив 

1.3 Методы, применяемые  на этапе оценки альтернатив 

1.4 Методы, применяемые  на этапе выбора, реализации решения  и оценки результата 

II. Факторный анализ

2.1 Факторный анализ, проводящийся с помощью ЭВМ

2.2 Факторный анализ проводящийся без ЭВМ

2.3 Рассмотрение примера

Заключение 

Список литературы  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ВВЕДЕНИЕ

Каждый день в  нашей жизни мы принимаем решения - большие и малые, связанные с  бизнесом, с личными и общественными  делами.

Управление появилось  вместе с людьми. Там где хотя бы два человека объединялись в стремлении достичь какой-либо общей цели, возникала  задача координации их совместных действий, решение которой кто-то из них  должен был брать на себя. В этих условиях он становился руководителем, управляющим, а другой - его подчиненным, исполнителем.

На всех этапах становления  общества проблема управления стояла довольно остро, и многие люди пытались решить ее, но их труды носили разрозненный характер и не составляли обобщенной теории.

Своевременное принятие правильного решения - главная задача любого менеджера. Неправильное решение  может дорого стоить компании, иметь  фатальные, непоправимые последствия. Поэтому важно, чтобы процесс  принятия решений был хорошо известен любому менеджеру.

Принятие решений - это важный компонент делового успеха. Вот почему необходимо знать  технику, факторы эффективности, методы и принципы принятия решений. Первая глава и раскрывает подробно эти  вопросы, акцентируя внимание на их достоинствах и недостатках.

В процессе управления производственной системой непрерывно возникают ситуации, когда руководители различных уровней (от мастера до министра) сталкиваются с необходимостью выбора какого-либо одного из нескольких возможных вариантов действий. Выработка  и принятие решения - узловая процедура  в деятельности руководителя, которая  определяет весь дальнейший ход процесса управления, в особенности конечный результат управленческой деятельности.

Целью данной работы является изучение методов разработки и  принятия управленческих решений и более подробно рассмотреть метод «Факторный анализ»

Решения вырабатываются в каждом цикле управления, на всех его стадиях и при выполнении каждой функции. Задача по принятию решений, в конечном счете, сводится к согласованию целей отдельных исполнителей, координации  их взаимодействий. Именно по средствам  принятия и реализации решений осуществляется сам процесс управления.

Решение - это результат  анализа, прогнозирования, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернативы из множества вариантов  достижения конкретной цели.

Разработка решений  предусматривает развитие объекта  управления и выбор регулирующих воздействий на него с целью достижения определенных технико-экономических  показателей.

Решение является результатом  оценки ситуации путем обработки  информации и выступает как продукт  управленческого труда, а информация в этом случае становится предметом  труда. Все решения должны быть подчинены  главной цели - выполнению поставленных задач.

Решение относится  к числу творческих операций в  технологии управленческих работ. С  одной стороны, по содержанию - это  логико-мыслительная деятельность, выполняемая  преимущественно руководящим персоналом. С другой стороны, решение - это эмоционально-психологический акт. Наконец решение выступает как управленческая процедура, следовательно, должна быть тщательно организована, регламентирована с помощью правовых норм.

Актуальность данной темы подтверждается тем, что эффективность  управления зависит от комплексного применения многих факторов и не в  последнюю очередь от процедуры  принимаемых решений и их практического  воплощения в жизнь. Но для того, чтобы управленческое решение было действенным и эффективным, нужно  соблюсти определенные методологические основы. 

I. КЛАССИФИКАЦИЯ  МЕТОДОВ РАЗРАБОТКИ И ПРИНЯТИЯ  УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

В процессе разработки и принятия управленческих решений  лицо, принимающее решение, может  использовать различные методы, которые  прямо или косвенно способствуют принятию оптимальных решений.

Для удобства изучения и использования этих методов  их совокупность разделена на группы по этапам процесса разработки и принятия управленческих решений. Безусловно, некоторые  методы универсальны и могут использоваться на нескольких или даже всех этапах процесса разработки и принятия решений. Поэтому методы включены в ту или  иную группу по признаку их наиболее частого  использования в рамках выполнения конкретного этапа процесса разработки и принятия решения [4, с. 73].

Далее представлен  анализ особенностей, условий и ограничений  применения существующих методов.

Отметим, что большинство  методов имеет универсальный  характер, однако их группировка осуществлена на основании многолетних исследований авторов и направлена на систематизацию совокупности методов, для упрощения  процесса знакомства с ними, их изучения, а также для удобства их практического  применения.

1.1 Методы, применяемые  на этапе диагностики проблемы  и формулировки ограничений и  критериев

1.1.1 Методы ситуационного  анализа

Кейс-метод: Пошаговый  разбор ситуаций. Применяется для  анализа управленческих ситуаций. Отличается простотой и эффективностью.

«Мозговая атака»: Анализ ситуации путем генерации идей, их обсуждения, оценки и выработки коллективной точки зрения. Применяется для  обсуждения возникшей проблемы и  установления основных факторов, определяющих ее дальнейшее развитие. Высокие требования к уровню квалификации и компетенции  руководителя, возглавляющего заседание  экспертов.

Двухтуровое анкетирование. Установление влияющих факторов путем  индивидуальной работы специалистов. Применяется не только для установления влияющих факторов, но и для решения  других задач ситуационного анализа. Относится к числу универсальных  методов ситуационного анализа.

Факторный анализ. Получение  аналитической зависимости, отражающей степень влияния факторов и изменения  их значений на плановые или фактические  показатели, характеризующие ситуацию. Применяется для оценки ожидаемых  изменений ситуации при тех или  иных ожидаемых изменениях факторов вследствие наметившихся тенденций  либо управленческих воздействий, целесообразность которых устанавливается в процессе использования технологий ситуационного  анализа. Аналитическая зависимость  получается на основании статистических данных.

Многомерное шкалирование. На основании математической обработки информации устанавливаются факторы, влияющие на развитие ситуации. Применяется для сокращения числа факторов, которые необходимо принимать во внимание при анализе и оценке ситуации, а также для содержательной интерпретации получаемого набора факторов. Способствует понижению размерности задачи принятия решения [4, с. 74].

1.1.2 Методы моделирования

Модели теории игр. Оценка воздействия принимаемого решения  на конкурентов. Применяется для  определения наиболее важных и требующих  учета факторов в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Используется не так часто  в силу сложности и динамичности внешней среды.

Модели теории массового  обслуживания. Определение оптимального числа каналов обслуживания по отношению  к потребности в них. Применяется  в условиях, когда для принятия решения требуется оценить оптимальное  число каналов обслуживания, которые  необходимо иметь для сбалансирования  издержек в случаях чрезмерно  малого и чрезмерно большого их количества. Наиболее разработаны и удобны для  использования методы, в которых  входящий поток является пуассоновским.

Модели управления запасами. Определение времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции  на складах. Применяется для сведения к минимуму отрицательных последствий  накопления запасов, что выражается в определенных издержках. Существует несколько систем регулирования  запасов.

Имитационное моделирование. Создание модели и ее экспериментальное  применение для определения изменений  реальной ситуации. Используется в  ситуациях, связанных с чрезмерно  большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными  или высоким уровнем неопределенности. Все модели подразумевают применение имитации в широком смысле.

Экономический анализ. Оценка финансово-экономического состояния  предприятия. Используется в условиях доступности и достоверности  бухгалтерской отчетности. Типичная экономическая модель основана на определении  точки безубыточности.

Оптимальное линейное программирование. Нахождение максимума  или минимума целевой функции  при заданных ограничениях. Необходимое  условие использования оптимального подхода к планированию и управлению (принципа оптимальности) -- гибкость, альтернативность производственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Традиционные критерии оптимальности: «максимум прибыли», «минимум затрат», «максимум рентабельности» и др. [4, с. 75].

IDEF-моделирование.  Анализ и разработка систем. Применяется  для моделирования и анализа  деятельности предприятий, так  как предоставляет богатый набор  возможностей для реинжиниринга  бизнес-процессов. Метод основывается  на технологии структурированного  анализа и разработки (SADT).

1.2 Методы, применяемые  на этапе определения альтернатив

Метод «мозговой  атаки». Выявление и сопоставление  индивидуальных суждений. Применяется  в условиях наличия группы квалифицированных  экспертов. Предназначен для активизации поиска различных вариантов решений и выбора наилучшего из них.

Морфологический анализ. Получение новых решений путем  составления комбинаций элементов  морфологической модели (матрицы). Применяется  для генерации альтернатив решений  в условиях определения класса средств для выполнения заданных функций, а также параметров объекта. Может использоваться для прогнозирования.

Методы ассоциаций и аналогий. Выявление новых идей. Применяются для генерации альтернатив  решений в условиях поиска модификаций  известных систем. Характеризуются  простотой и эффективностью.

Методы контрольных  вопросов и коллективного блокнота. Подведение к решению проблемы с  помощью наводящих вопросов. Могут  применяться как в индивидуальной работе, так и при коллективном обсуждении проблемы. В вопросах содержатся рекомендации по апробированию эвристических  приемов для решения поставленной задачи.

Метод «матриц открытия». Выбор и изучение поля возможных  решений с помощью матрицы. Применяется  для систематизации имеющегося материала  и определения отправных пунктов  дальнейшего исследования. В отличие  от метода морфологического анализа  часть выбранных характеристик  может относиться не к системе, а  к условиям ее эксплуатации [4, с. 75].

Синектика. Поиск нужного решения благодаря преодолению психологической инерции, состоящей в стремлении решить проблему традиционным путем. Применяется для активизации творчества, позволяет выйти за рамки какого-то конкретного образа мыслей и значительно расширяет диапазон поиска новых идей. Метод синектики широко использует личную аналогию (эмпатию).

1.3 Методы, применяемые  на этапе оценки альтернатив

Методы многокритериальной оценки. Оценка и сравнение альтернатив  по нескольким критериям. Применяется  в условиях необходимости учета  нескольких параметров при оценке альтернативы. Важное значение имеет обоснованность выбора критериев.

Методы экспертной оценки. Построение экспертом рациональной процедуры интуитивно-логического  анализа в сочетании с количественной оценкой и обработкой результатов. Применяются для широкого круга  неформализуемых проблем, которые не всегда могут быть оценены в количественном измерении, а также для решения проблем социально-экономического характера или в условиях отсутствия информации из внешних источников. Существуют высокие требования к компетентности экспертов.

Экспертные методы. Прогнозирование на основании обобщения  мнений экспертов о развитии объекта  в будущем. Применяются при прогнозировании  объектов, которые не поддаются математической формализации. В состав экспертных методов входят как индивидуальные, так и коллективные методы.

Фактографические  методы. Прогнозирование на основании  фактической информации о прошлом  и настоящем развитии объекта. Применяются  в условиях, когда вероятность  сохранения факторов, обусловивших процесс  развития в прошлом, больше, чем вероятность  их изменения. При появлении непредвиденных ограничений использование этих методов может привести к ошибкам  в прогнозах. Надежность и точность фактографических методов может  быть увеличена за счет сочетания  их с экспертными методами прогнозирования.

Комбинированные методы. Прогнозирование на основе экспертной и фактографической информации. Применяются  для решения проблем широкого профиля (от формализуемых до неформализуемых). Часто эти методы используются для принятия решений на высшем уровне управления [4, с.78].

1.4 Методы, применяемые  на этапе выбора, реализации решения  и оценки результата

Функционально-стоимостный  анализ. Выявление зон дисбаланса между функциями объекта и  затратами на них. Применяется для  выбора решений и оптимизации  затрат на исполнение функций объекта  без ущерба их качеству. Обладает высокой  практической полезностью.

Метод цепных подстановок. Последовательная замена плановых величин  одного из факторов для определения  степени его влияния на функцию. Применяется в условиях, когда  проблема имеет строго выраженный функциональный характер. Позволяет выявить, за счет каких факторов произошли отклонения фактических величин от плановых.

Причинно-следственный анализ. Определение иерархии причин и следствий до той точки, в  которой можно предпринять действие, устраняющее проблему. Применяется  в условиях, когда лицо, принимающее  решение, располагает полной и достоверной  информацией об исследуемом объекте. Сложно определить момент, когда следует  остановиться в построении причинно-следственной цепи.

Таким образом, мы рассмотрели  основные группы методов, которые могут  использоваться на различных этапах разработки и принятия управленческих решений. Отметим еще раз, что  многие из них имеют универсальный  характер и могут применяться  на нескольких этапах процесса принятия решений в зависимости от особенностей каждой конкретной ситуации. 
 
 
 
 
 
 
 

II. Факторный анализ

2.1 Факторный анализ, проводящийся с помощью ЭВМ

Факторный анализ —  это процедура установления силы влияния факторов на функцию или результативный признак (полезный эффект машины.элементы совокупных затрат, производительности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана организационно-технических мероприятий по улучшению функции.

Применение методов  факторного анализа требует большой  подготовительной работы и трудоемких по установлению моделей расчетов. Поэтому без ЭВМ не рекомендуется применять методы корреляционного и регрессионного анализа, главных компонент. К тому же в настоящее время для ЭВМ различных классов имеются стандартные программы по этим методам. В свою очередь пользоваться установленными с помощью ЭВМ моделями очень просто.

На подготовительной стадии факторного анализа большое  внимание следует уделять качеству матрицы исходных данных для ЭВМ. С этой целью сначала рекомендуется на основе логического анализа определять группы факторов, влияющих на исследуемую функцию.

К исходным данным предъявляются  следующие требования:

а) в объем выборки  должны включаться данные только по однородной совокупности объектов анализа, т.е. одного назначения и класса, используемых (изготавливаемых, функционирующих) в аналогичных условиях по характеру и типу производства, режиму работы, географическому району и т.д. В том случае, когда необходимо увеличить размер матрицы, исходные данные отдельных объектов могут быть приведены в сравнимый вид с большинством объектов по отличающимся признакам путем умножения их на корректирующие, коэффициенты;

б) период динамического  ряда исходных данных должен быть небольшим, но, по возможности, одинаковым для всех объектов. Устойчивый период упреждения (зона прогноза) обычно в  два и более  раза меньше периода  динамического ряда. Например, по данным за 1985-1995гг. можно разработать прогноз до 2000г., а в последующие годы по фактическим данным модель должна обновляться (уточняться);

в) исходные данные должны быть качественно однородными, с  небольшими интервалами между собой;

г) следует применять  одинаковые методы или  источники формирования данных. Если динамический ряд имеет крупные структурные сдвиги (например из-за изменения цен, ассортимента выпускаемой продукции, программы ее выпуска и т.д.), то все данные должны быть приведены в сравнимый вид или одинаковые условия;

д) отдельные исходные данные должны быть независимы от предыдущих и последующих  наблюдений.

Например, наблюдение не должно определяться расчетным путем  по предыдущему наблюдению.

Основные параметры  корреляционно-регрессионного анализа  в связи с их сложностью не приводятся, поскольку все расчеты предполагается выполнять на ЭВМ по стандартной  программе. Конечные результаты расчета выдаются на печать (табл. 4.3).

Факторный анализ следует  проводить в следующей последовательности:

1. Обоснование объекта  анализа, постановка  цели.

2. Сбор исходных  данных и их  уточнение в соответствии  с ранее описанными  требованиями.           

 Основные параметры корреляционно- регрессионного анализа.

3. Построение гистограмм  по каждому фактору с целью  определения форм распределения  случайных наблюдений.            

  Построение по каждому фактору корреляционных полей, т.е. графическое изображение функций от фактора с целью предварительного определения тесноты и формы связи между функцией и каждым фактором. Примеры корреляционных полей показаны на рис 4.2.

Корреляционные поля построены по исходным статистическим данным X)—Х4 (факторы) и Y (функция). Анализ корреляционных полей показывает, что:

а) между Y и X1 теснота  связи слабая, по форме она линейная, обратно пропорциональная;

б) между Y и Х2 теснота связи высокая, по форме она линейная, прямо пропорциональная;

в) между Y и Х3 связи  нет, т.к. функцию Y = f(X3) можно провести в любом направлении;

г) между Y и Х4 теснота связи высокая, форма связи — гиперболическая, после линии А—А фактор Х4 на Y уже не оказывает влияния.

4. Составление матрицы  исходных данных  производится по  следующей форме:

и т.д.

В матрицу исходных данных следует включать факторы, имеющие примерно такую форму связи, как Y с X1 и Х2 на рис. 4.2. Фактор Х3 с Y не имеет связи, поэтому этот фактор не следует включать в матрицу, фактор Х4 тоже не следует включать в матрицу, поскольку после линии А—А этот фактор влияния на Y не оказывает. Влияние подобных факторов на Y следует учитывать при помощи коэффициентов, определяемых отдельно для каждого фактора и группы предприятий.

Наши исследования показывают, что к «организационным факторам, имеющим с экономическими показателями гиперболическую форму связи, относятся уровень освоенности продукции в установившемся производстве, программа ее выпуска и др.

5. Ввод информации  и решение задачи  на ЭВМ. 

В экономических  исследованиях для многофакторных регрессионных моделей чаще всего приемлемы две формы связи факторов с функцией: линейная и степенная. Для двухфакторных моделей применяются также гиперболическая и параболическая формы связи.

6. Анализ уравнения  регрессии и его  параметров в соответствии с требованиями, изложенными в табл. 4.3.

7. Составление матрицы  исходных данных для окончательной  модели и решение ее на ЭВМ.  Апробация окончательной модели  путем подстановки в нее фактических  данных по одной из строк  матрицы и сравнение полученного  значения функции с ее фактическим значением.

При составлении  новых матриц исходных данных из них  исключаются поочередно:

а) один из двух факторов, коэффициент частной корреляции между которыми значительно больше коэффициентов парной корреляции между  функцией и этими факторами. Например, если между двумя факторами коэффициент  частной корреляции ра-

0,95, а коэффициенты  парной корреляции между функцией  и этими факторами равны 0.18 и 0,73, то первый фактор с  коэффициентом парной корреляции, равным 0,18, из матрицы можно исключить;

б) факторы с коэффициентами парной корреляции между ними и функцией менее 0,1;

в) только после соблюдения требований а) и б) исключаются из матрицы факторы, имеющие с функцией обратную, с точки зрения экономической сущности, связь. Например, с повышением сменности работы цеха (фактор) должна расти его годовая производительность (функция). Обратная же зависимость между ними свидетельствует о нерегулярном и недостоверном учете коэффициента сменности, а возможно, и производительности оборудования, либо о неправильной методике расчета этих показателей. Поэтому в этом случае фактор необходимо исключить из матрицы исходных данных и изучать систему учета.

Из матрицы могут  быть исключены также отдельные  строки по предприятиям (периодам), не отвечающие ранее описанным требованиям.

Параметры окончательного уравнения регрессии должны отвечать требованиям табл. 4.3. Если невозможно этого достигнуть, модель для ранжирования факторов и прогнозирования экономических показателей не может быть использована. Она пригодна только для предварительного отбора факторов.

8. И последнее —  ранжирование.

Ранжирование факторов осуществляется по показателю их эластичности. фактору с наибольшим коэффициентом эластичности присваивается первый ранг, и он является важнейшим. Например, если два фактора имеют коэффициенты эластичности, равные 0,35 и 0,58, то второму фактору нужно отдать предпочтение перед первым при распределении ресурсов на улучшение данной функции (при улучшении второго фактора на 1% функция улучшается на 0,58%, а по первому фактору — 0,35%).