Технологии принятия решений в условиях стохастического и поведенческого риска

Разработка и выбор управленческих решений в условиях неопределенности и риска

Тема 9.

9.1. Технологии принятия решений в условиях стохастического и поведенческого риска

9.2. Варианты и стили поведения менеджеров в рискованной ситуации

9.3. Этапы действий менеджера в кризисной ситуации

9.4. Методы снижения управленческих рисков

В случае стохастической неопределенности у ЛПР име­ется полная информация о степени возможности тех или иных исходов операции для каждой стратегии в виде вероятност­ного распределения на множестве возможных результатов.

Часто ошибочно полагают, что использование каких-то отдельных характеристик распределения вероятностей резуль­тата очень просто устраняет трудность выбора наилучшего решения. Например, чаще всего используют математичес­кое ожидание результата, иногда — дисперсию. Однако, как показывает практика, выбор на основе таких характеристик не всегда согласуется с личными представлениями ЛПР о наилучшей альтернативе. В частности, это объясняется так­же и тем, что, описывая задачи с риском, ЛПР редко ис­пользует такие теоретические понятия, как распределение вероятностей, случайная величина, квантиль и т. п. Вме­сто них человек обычно оперирует такими малоформализуемыми понятиями, как шансы на выигрыш, возможность неудачи, тяжесть последствий и др. Он их воспринимает как более привычные, а потому - и более надежные. Хоте­лось бы, чтобы правила выбора также использовали подобные простые и понятные ЛПР суждения; чтобы на основе таких суждений можно было отыскивать сначала эффектив­ные, а при необходимости - и наилучшие альтернативы.

В этой связи хорошо согласуется с данными практики следующая вербальная формулировка принципа стохастического доминирования: тот вариант решения лучше, для которого выше вероятность получения более предпочтительного результата.

Другими словами, для того чтобы установить, какой из двух вариантов решения лучше, ЛПР необходимо последовательно «перебрать» все возможные результаты и проверить - вероятность какого варианта больше.

Проверку на доминируемость эффективно проводить визуально. Для этого следует изобразить на графике результаты первого варианта и результаты второго вариантав одной системе координат и выбрать ту альтернативу, график которой лежит геометрически ниже.

В качестве примера в табл. 9.1.1. представлены четыре варианта инвестиционного проекта (А1, А2, А3, А4). Рассчитана прибыль на 10 лет вперед. Из начения (в сотых долях) функции Fa(y) распределения непрерывного результата У(а) для четырех альтернатив.

Таблица 9.1.1.

Ожидаемая прибыльность инвестиционных проектов

Альтернативы	Величина прибыль по годам
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	Y6	Y7	Y8	Y9	Y10
A1 Торговый центр
A2Офис
A3 Склад
A4 Гараж

На рис. 9.1.1. представлены графики функций распределе­ния результатов для этих альтернатив. Сравнительный ана­лиз графиков показывает, что альтернатива А1 доминирует над альтернативами А2, А3, и А4. Среди альтернатив А2, А3, и А4 доминирует А2. Инвестиции в строительство торгового центра самое прибыльное вложение. При этом необходимо отметить, что и строительство офисных площадей лишь незначительно уступает первому варианту.

Рис. 9.1.1 Функция распределения прибыли по инвестиционным проектам

Последующее сужение множества выбора возможно лишь при использовании дополнительной информации о предпоч­тительности того или иного инвестиционного проекта. Как уже отмечалось, часто в качестве такой информации выступают сведения о:

- предпочтительности в среднем;

- предпочтительности по уровню гарантии получения результатов;

- предпочтительности по уровню самого гарантированного результата.

Получение от ЛПР подобной информации означает, что лицо, принимаю­щее решения, как бы безразлично к риску и стремится ис­пользовать для анализа только объективные характеристики.

Разработкой технологий и методов разработки решений в перечисленных проблемных ситуациях занимаются психологическая теория решений и теория игр. Воспользоваться напрямую резуль­татами этих двух теорий руководителям или ЛПР подчас довольно трудно. При этом можно использовать моделирование.

Модельными компонентами теории игр являются игро­ки, цели игроков, доступная игрокам информация для при­нятия решений и правила реализации игроками собственных стратегий (осуществления ходов в игре).

В зависимости от того, как конкретно сочетаются пере­численные элементы игр, их относят к тому или иному клас­су. В качестве классификационных признаков, характеризу­ющих ту или иную игру, обычно используют:

- количество субъектов (игроков), интересы которых за­трагиваются при проведении операции и которые мо­гут влиять на ее результаты, а также возможность создания коалиций игроков;

- тип отношений между игроками, возникающих при стремлении игроков обеспечить наивыгоднейшее поло­жение в игре для себя;

- возможность обмена информацией между игроками в целях сообщения своих возможных стратегий и оце­ночных функций;

- возможность образования коалиций игроков;

- типы множеств стратегий игроков;

- типы шкал для описания функций выигрышей игроков;

- возможность провести лишь небольшое количество (в частности — только одну) или достаточно много партий игры.

Дата добавления: 2014-10-15