Анализ как составная часть процесса принятия решений

В условиях неполноты информации по изучаемой проблеме, невозможности все строго рассчитать и проанализировать, а также множественности мнений о целях, критериях их предпочтительности и т. п. может не существовать единого, лучшего решения. В условиях рыночной экономики степень неопределенности экономического поведения субъектов рынка достаточно высока. В связи с этим большое практическое значение приобретают методы перспективного анализа, когда нужно принимать управленческие решения, оценивая возможные ситуации и делая выбор из нескольких альтернативных вариантов.

Теоретически существует четыре типа ситуаций, в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения, в том числе и на уровне предприятия: в условиях определенности, риска, неопределенности, конфликта. Рассмотрим каждый из этих случаев.

1) Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности Это самый простой случай: известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Нужно выбрать один из возможных вариантов. Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов.

При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса (компьютерная программа), содержащая заданное число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию. Таким образом, машинная имитация — это эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев.

2) Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска.

Эта ситуация встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:

• а) известными, типовыми ситуациями (например: вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);
• б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали);
• в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
• 3) Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности.

Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа применяются достаточно редко. Основная трудность здесь состоит в том, что невозможно оценить вероятности исходов. Основной критерий — максимизация прибыли — здесь не срабатывает, поэтому применяют другие критерии:

максимин (максимизация минимальной прибыли) минимакс (минимизация максимальных потерь) максимакс (максимизация максимальной прибыли) и др.

4) Анализ и принятие управленческих решений в условиях конфликта.

Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ. Подобные ситуации рассматриваются в теории игр. Безусловно на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто. В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные методы.

Оценки, полученные в результате применения формализованных методов, являются лишь базой для принятия окончательного решения; при этом могут приниматься во внимание дополнительные критерии, в том числе и неформального характера [15, c. 79−85].