Особенности управления организацией на основе модели "дерева решений"
Построение модели принятия последовательных управленческих решений в условиях неопределенности. Теоретические основы и характеристика математического метода "дерева решений". Выборы оптимальных стратегий развития компании в условии рыночной трансформации.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.11.2019 |
| Размер файла | 592,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://allbest.ru
Содержание
Введение
1. Теоретические основы модели «дерево решений»
1.1 Общая характеристика метода дерева решений
1.2 Порядок построения дерева решений
1.3 Алгоритм построения деревьев решений
2. Особенности принятия решений на основе модели «дерева решений»
2.1 Модель оптимизации принятия последовательных управленческих решений в условиях неопределенности при помощи «дерева решений»
2.2 Применение «дерева» решений на практике
Заключение
Список литературы
Введение
Для организаций процесса выбора миссии и постановки целей является весьма важнейшим фактором на пути к успеху . Цель создания организации появляется не только потому, что ей необходимы руководящие принципы, чтобы не умереть в изменяющейся среде.
Прежде всего, цель начала в организации появляется потому, что компания представляет собой объединения людей, преследующих установленные цели.
Люди основывают компании , чтобы решать свои проблемы с их помощью. Это означает, что с самого начала организации имеют определенную целевую направленность.
Люди вступают в организации, чтобы получить определенный результат для себя. И это также дает компании установленную целевую ориентацию.
Наконец, люди из внешней среды (клиенты, общественность, деловые партнеры и т. Д.), А также те, кто являются владельцами компании или работают в организации, преследуя свои собственные цели во взаимодействии с организацией, дают ее существованию определенное направление и тем самым развивать целенаправленное начало в деятельности организации.
Когда речь заходит о цели на ранних этапах поведения организации и, следовательно, о целях на ранних этапах управления организацией, они обычно говорят о двух вещах: миссии и целях.
Создание обоих, а также разработка стратегии поведения, которая обеспечивает выполнение миссии и достижение целей организации, является одной из основных задач высшего руководства и, соответственно , является весьма важной частью стратегического управление.
Цель работы - рассмотреть принятие решений на основе дерева решений.
Задачи:
- дать общую характеристику метода дерева решений
- рассмотреть порядок построения дерева решений
- проанализировать алгоритм построения деревьев решений
- рассмотреть модель оптимизации принятия последовательных управленческих решений в условиях неопределенности при помощи «дерева решений»
- изучить применение «дерева» решений на практике.
Объектом в работе является модель дерева решений. Предметом - принятие решений на основе дерева решений.
Структурно работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка литературы.
1. Теоретические основы модели «дерево решений»
1.1 Общая характеристика метода дерева решений
Управленческое решение - выбор воздействия на элемент организационной структуры, который основан на анализе ситуации и имеет вид программы действий для достижения цели.
Принятие решений в процессе управления организацией строго систематизировано из-за ответственности, которую влечет за собой исполнение решений. Решение - часть экономического процесса, которое совершается в рамках управления, имеет три этапа:
ь подготовка к принятию решения (выявление проблемы, анализ альтернатив);
ь принятие решения (формулирование заданий, плана реализации);
ь реализация решения (действия, оперативное руководство и контроль).
Объекты управленческих решений классифицируются по виду деятельности внутри организации:
ь техническое и технологическое обеспечение;
ь организация производства; управленческая деятельность;
ь маркетинг;
ь финансовые ресурсы и их развитие;
ь зарплата и премии;
ь социальное развитие;
ь обеспечение материальными ресурсами;
ь кадровое обеспечение.
При подготовке управленческого решения менеджеру нужно убедиться в наличии ресурсов и технологий для реализации решения, ориентируясь на общие цели деятельности организации, а также рассмотреть альтернативы и возможные последствия решения.
Существует много признаков для классификаций решений. Общая схема выглядит так:
Рисунок 1. Признаки для классификации решений
Все виды решений принимаются в процессе работы организации, но в зависимости от типа деятельности, отрасли, размера компании некоторые решения принимаются чаще, некоторые - реже.
Характеристики управленческого решения:
Важность (зависит от размера прибыли или убытка в результате решения);
Частота (систематически принимается решение или один раз);
Срочность (решения, которые надо принимать немедленно, или те, которые можно отложить на долгий срок);
Поправимость (можно ли скорректировать решение, или коррекция несет большие убытки; существуют непоправимые решения);
Наличие альтернатив (две или множество).
Вся система действий, которые предпринимаются в процессе принятия решений, называется технологией принятия решений. Это совокупность тех приемов, которые руководитель применяет для достижения целей, учитывая отрасль и текущее положение на рынке. При принятии решений существует не одна, а множество как целей, так и методов решения одной и той же проблемы. При определении цели строится «дерево целей», а при определении методов рассчитываются показатели их эффективности и прогнозируются последствия. Дерево целей выглядит так:
Рисунок 2. Дерево целей
В зависимости от цели определяются задачи для выполнения и составляется «дерево задач», которое выглядит так же, но в нем описываются функции и действия для выполнения.
1.2 Порядок построения дерева решений
Дерево управленческих решений является способом, который представляет собой определенные правила в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту присваивается свой узел, который дает решение. Дерево решений является методом, который используется при принятии решений в условиях риска.
Традиционно, данный метод применяют в случае, когда возникает необходимость принимать большое количество самых разнообразных решений. Дерево решений является графическим методом, который позволяет связать точки принятия решения, вероятные стратегии, а также их результаты с различными факторами, а также условиями внешней среды.
Выстраивание дерева решений необходимо начинать с более раннего решения, затем необходимо изображать всевозможные действия и результаты каждого из них. После чего снова принимаются решения. Это происходит до того времени, пока каждое логическое последствие результатов не будут исчерпано. Дерево решений строится при помощи пяти основных компонентов, к которым относятся:
ь Время принятия решения;
ь Точка появления события;
ь Связь, которая существует между решениями и событиями;
ь Вероятность наступления события;
ь Последствия.
Метод дерева решений похож на метод сценариев. Но единственным отличием является то, что метод дерева решений включает в себя аналитический подход при выборе наилучшего решения. С помощью метода дерева решений руководитель организации визуально может дать оценку итогам действия различных решений, после чего выбрать наилучший вариант.
Данный метод применяет модель разветвляющегося по каким-либо условиям процесса. Исходя из этого, дерево решений является схематическим представлением системы решений, иерархически упорядоченных в рамках основной системы координат.
Данный метод применяется в ситуациях, когда необходимо принять большое последовательных решений при заранее заданных главных альтернативах и их границах, Главные этапы разработки управленческого решения по методу «дерева решений» Традиционно, главными этапами разработки или выбора управленческого решению по методу «дерева решений» являются следующие этапы:
ь Определение новой цели становления, необходимые для усовершенствования организации;
ь Поиск информации о реальном положении дел в организации, согласно новой цели;
ь Формулирование проблем, существующих в организации в данный период времени;
ь Подбор или разработка показателей оценки данных проблем;
ь Разделение существующих проблем на самостоятельные компоненты;
ь Поиск ресурсов и исполнителей разрешения проблем;
ь Определение вариантов главных решений и их предполагаемая эффективность;
ь Разработка вариантов раздельных решений для каждого варианта главных решений;
ь Определение вариантов очередного набора раздельных решений для каждого варианта предыдущих раздельных решений и т.д.;
ь Оценка эффективность действий и возможность достижения цели;
ь Поиск наиболее оптимальных сочетаний вариантов решений;
ь Практическое осуществление выбранного варианта сочетаний решений.
Метод «дерева решений» не дает никакой гарантии высокой эффективности управленческих решений и достижения цели. На сегодняшний день довольно активно формируются и другие направления в теории принятия решений, такие как «дерево» целей и «дерево» проблем.
Традиционный подход к применению метода «дерева» решений не берет во внимание комплексность проблем. Вследствие чего необходимо далее развивать данный метод.
1.3 Алгоритм построения деревьев решений
Каждая организация имеет свою специфику принятия управленческих решений, которая определяется особенностями и характером ее деятельности, структурой управления и системой внутрифирменных коммуникаций. Однако разработка управленческого решения, как правило, осуществляется по общему алгоритму, который включает в себя ряд этапов:
ь подготовка,
ь принятие,
ь реализация.
Анализ состояния проблемной ситуации: исходной информации о внешней среде и состоянии объекта исследования, его роли и места среди аналогичных объектов и объектов высшего порядка. На этом этапе проблема выявляется, структурируется и ранжируется. Формулирование цели для решения конкретной проблемной ситуации.
В рамках данного этапа необходимо построить дерево целей в зависимости от их приоритета. Каждая цель должна быть конкретно сформулирована и количественно охарактеризована. Сбор информации, которая проверяется на достоверность, необходимость, надежность и т. п. Анализ полученной информации, ее ранжирование по степени важности для решения проблемы.
Выработка перечня альтернативных вариантов достижения цели. Определение допустимой альтернативы. При этом все имеющиеся альтернативы фильтруются через различные ограничения (ресурсные, юридические, социальные, морально-этические и пр.), после чего их число должно уменьшится.
Предварительный выбор наилучшей альтернативы. Допустимые альтернативы детально анализируются с позиции достижения поставленной цели, ресурсозатрат, соответствия заданным условиям. В результате должно быть сформировано суждение о предпочтительности тех или иных альтернатив, которые затем представляются лицу, принимающему решение.
Принятие решения лицо, принимающее решение, оценивает альтернативы, учитывает се дополнительные ранее не учтенные моменты и факторы. При этом окончательно выбирается наилучший из предложенных вариантов. в случае возникновения затруднений в выборе предпочтительного варианта, альтернативы проходят экспериментальную проверку.
Результатом данного этапа является практическая проверка выбранной альтернативы. выбор решения проблемы на основании результатов экспериментальной проверки и имеющейся информации. согласование решения с исполнителями и органами управления. окончательное утверждение и оформление решения в виде приказа, проекта, плана.
Организация реализации решения. Определение перечня работ, необходимых для выполнения решения. Задание должно быть доведено до исполнителей, которые обеспечиваются всеми необходимыми ресурсами; определяются рациональные методы работы, обучается персонал, исполнители стимулируются к эффективному выполнению задания.
Непосредственно выполнение решения. В рамках данного этапа необходимо оперативно контролировать реализацию решения, при необходимости - вносить коррективы, устанавливается обратная связь с лицом, принимающим решение, анализируются результаты реализации решения.
Конечный результат алгоритма разработки управленческого решения - полное достижение целей решения в установленный срок и с отпущенных ресурсов. Управленческое решение может приниматься в обычном режиме или в режиме дефицита времени, когда ряд перечисленных этапов может быть упущен.
Данный алгоритм процесса разработки управленческого решения применяется и при принятии решения на интуитивном уровне, только между формулированием проблемы и выдачей итогового варианта решения проходит всего несколько секунд. Степень правильности такого выбора осознается, как правило, мгновенно. Однако, это не значит, что человеческое сознание не анализирует прочие возможные альтернативы действий, и что выбор оптимального решения является безосновательным - это все осуществляется на уровне подсознания.
2. Особенности принятия решений на основе модели «дерева решений»
2.1 Модель оптимизации принятия последовательных управленческих решений в условиях неопределенности при помощи «дерева решений»
Большинство математических моделей экономических проблем предполагают получение единого решения. Но на практике итог одного решения приводит к необходимости принятий следующего и т. Д. Графически такие процессы можно представить в виде «дерева» решений. Данное представление облегчает описание многоступенчатого процесса принятия управленческих решений в целом [1].
Проанализируем дерево решений, которое можно использовать, когда вам необходимо принять несколько взаимосвязанных решений в условиях неопределенности, когда решение зависит от предыдущего решения или от результатов испытаний [2].
Составляя дерево решений, нарисуйте «ствол» и «ветки», отображая структуру задачи. Разместите дерево решений слева направо . «Филиалы» будут обозначать возможные альтернативные решения, которые могут быть приняты, и возможные результаты, вытекающие из данных решений.
Квадратные узлы на дереве решений будут указывать места, где принимаются решения, а круглые узлы - места результатов. Поскольку невозможно повлиять на появление результатов, мы рассчитаем вероятность их появления в круглых узлах. Когда все решения и их результаты будут перечислены в «дереве», оцените каждый из вариантов и проставьте денежный доход. Все расходы, которые вызваны решениями , ложатся на соответствующие «ветки» [3].
Рассмотрим две разные проблемы, решаемые с помощью «дерева» решений.
1. Выборы оптимальных стратегий развития компании в условии рыночной трансформации.
Фирма может решить построить среднее или малое предприятие. Малое предприятие может быть расширено позже. Решение определяется будущим спросом на продукцию, которая, как ожидается, будет производиться на строящемся заводе. Строительство среднего предприятия экономически оправдано с высоким спросом. Фирма также может построить малый бизнес и расширить его за два года.
2. Принятие решения о замене оборудования в условиях неопределенности и риска.
Компания может принять решение о замене старого оборудования новым или аналогичного типа. Отремонтированное оборудование затем может быть частично заменено новым, наиболее современным или отремонтированным.
Решения устанавливаются будущим спросом на продукции, производимые на данном оборудовании.
Полная замена оборудований экономически оправдана при высоких уровнях спроса. С иной стороны , вы можете отремонтировать старое оборудование и, например, через год заменить его новым, более совершенным или отремонтировать его снова.
Так, мы показали простоту и точность предложенного метода дерева решений для установления оптимальной стратегии в ситуации нескольких альтернатив, а также неопределенности и риска .
Преимущества и недостатки деревьев решений. Автоматический выбор функции. Элементы в верхушках деревьев выбираются автоматически из набора функций.
Следовательно, вы можете создать произвольный набор функций, и в процессе обучения будете автоматически выбирать информативные функции и игнорировать неинформативные функции. Нет необходимостей в дополнительной процедуре выбора функции, в отличие от иных методов машинного обучения.
Интерпретируемость. Деревья решений позволяют строить правила принятия решений в форме, понятной для эксперта. Это полезно, когда человеку нужно понять, как алгоритм будет принимать решения. Интерпретируемость также является полезным свойством, если вы хотите понять, почему дерево решений не работает должным образом.
Управляемость. Если некоторые примеры неверно классифицированы, вы можете перенастроить только те вершины дерева, которые его вызывают, что очень удобно, когда объемы обучающих данных велики и обучение занимает много времени.
Помимо того , различные алгоритмы обучения могут быть более эффективными при обучении разных поддеревьев. Переучивание только части дерева позволяет изменить результат классификации некоторых объектов, не влияя на классификацию других объектов.
2.2 Применение «дерева» решений на практике
Деревья решений удачно применяются для решений практических задач в таких сферах:
* Банковская оценка кредитоспособности клиента банка при выдачах кредита.
* Контроль качества промышленной продукции (обнаружение дефектов), неразрушающий контроль (например, контроль качества сварки) и т. Д.
* Медицина-диагностика разных заболеваний.
* Молекулярная биология - анализ строения аминокислот.
Это не полные списки областей, где могут использоваться деревья решений. Многие потенциальные приложения еще не изучены.
Метод используется для тех проектов, которые имеют прогнозируемое количество вариантов развития. В то же время , аналитик, выполняющий
Построение «дерева решений», для формулирования различных сценариев проекта, должно иметь необходимую и достоверную информацию с учетом вероятности и времени их возникновения.
Можно предложить такую схему управления проектами, последовательность сбора данных для построения «дерева решений»:
1. Определения составов и длительности фаз жизненного цикла проекта;
2. Определения основных событий, которые могут воздействовать на последующее развитие проекта;
3. Определения сроков основных событий;
4. Формулирования всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступлений каждого ключевого события;
5. Определения вероятностей каждого решения;
6. Определения стоимостей каждого этапа проекта (стоимости работ между основными событиями ) по текущим ценам.
На основе полученных данных строится «дерево решений», структуры которого содержат узлы, представляющие основные события (точки принятия решений), и ветви, которые соединяют узлы - работа над реализацией проекта.
В итоге построения дерева решений вычисляется вероятности каждого сценария формирования проекта, NPV для каждого сценария, а также ряды иных принципиально важнейших показателей.
Стоит заметить, что весьма часто по разным причинам, в основном из-за отсутствия надежной информации, применение статистического метода или метода «дерева решений » невозможно.
В таких случаях используются методы, применяющие результаты опыта и интуиции, то есть эвристические методы или методы экспертной оценки .
Методы оптимизации решений, которые также называют методами теорий и гипотез решений, представляют собой сложную динамическую систему, основу, а также компоненты математических методов, широко используемых в различных исследованиях, чаще всего экономических. Эти методы используются для оптимизации, планирования и управления всей экономической системой.
Описанные методы используются, при необходимости, для изучения экономики на макро- и микроуровне, для анализа ее динамики, для прогнозирований ее формирования в целом и отдельно по отраслям, для учета разных факторов, как экономических, так и социальных, для анализа вся продукция страны и отдельные предметы и т. д.
Наиболее широко используемыми сегодня являются методы оптимизации, такие как: построение «дерева» решений и других методов сетевого планирования, линейное программирование, анализ чувствительности, изучение экономических операций, теория массового обслуживания, теория игр.
При их помощи можно детализировать количественный анализ , расширить сферу информации и углубить ее в области экономики, сделать более интенсивные расчеты.
Проанализируем один из данных методов, а именно дерево решений.
Данный метод применяется для анализа и последующих оптимизаций производственных процессов и считается одним из самых популярных и зачастую используется не только в экономике, но и в иных областях, таких как управление.
Сам метод представляет собой графическое изображение проблемы в виде «дерева», то есть нарисовать диаграмму в виде отдельных ветвей, которые исходят из одной точки, которые отображают альтернативные решения.
Принятие решений основано на взвешивании возможных рисков в определенных ситуациях, которые могут возникнуть при реализации любых проектов, что будет сделано для выбора наиболее оптимального и подходящего направления из всех доступных вариантов.
В процессе исследования выявляются различные наборы факторных показателей, вероятность их возникновения и возможность их реализации. После подведения итогов окончательных расчетов, корректировок, сопоставления доходов и расходов аналитик делает выводы о предпринятых действиях и принимает их на основании решения использовать тот или иной вариант действий, учитывая их рациональность и вероятность неблагоприятного воздействия.
Менеджер учитывает все комбинации действий и финансовых возможностей для реализации. Концепция метода включает в себя следующие этапы :
1. формулирование конечной цели проекта;
2. определить показатели и различные комбинации действий;
3. анализ и оценка всех вариантов изолированных комбинаций и уровня их риска и вероятностей;
4. расчет и оценка возможного уровня дохода;
5. принятие решений.
Дерево решений стоит и целесообразно построить на первом этапе проекта, т. е. на этапе его основания, когда начинается идентификация прогноза, ключевые действия изолируются и вероятность анализируется.
Применение метода будет рассмотрено на конкретном примере ниже. Стоит принять обоснованное решение о покупках и установках нового, наиболее модернизированного станка.
Есть несколько вариантов : купить большую машину сразу по более высокой цене и с большей производительностью, или купить маленькую машину, но затем появляется возможность покупки и установки машины среднего размера. Решение о выборе лучшего варианта будет определяться спросом на продукцию, производимую на этом оборудовании.
Покупка большой машины будет выгодна при высоких уровнях спроса на производимые продукции. Но можно купить маленькую машинку и, например, год спустя купить другую среднюю.
Эта задача заключается из пяти этапов, которые описаны выше, но основным в процессе будет два решения: покупка на данный момент времени большой или маленькой машины и решение купить год спустя какого размера другая машина.
1) основная цель решений - получить максимальную прибыль.
2) стоит установить все возможные комбинации действий организаций по покупке машин.
На данном этапе менеджер может принять решения о покупке большой или маленькой машины.
3-4) анализ и оценка всех конечных результатов, их вероятности, расчет возможного дохода (рис. 1)
Рисунок 1. Дерево решений
Высокий, средний и низкий спрос принимаются во внимание. В структурах дерева решений есть 2 типа вершин: «решающие», которые обозначены квадратами, «случайные» - круглые. Начиная с квадрата, то есть «решающей» вершины под номером 1, Менеджер должен решить, какой размер машины выбрать. На вершинах 2 и 3 организация рассматривает возможность покупки станков больших и малых размеров. В главе 4 организация решает приобрести другую машину. Вершины 5 и 6 также являются «случайными», как 2 и 3.
Допустим, организация учитывает четырехлетний период. Согласно анализу рынка, вероятности различных уровней спроса (высокий, средний и низкий) составляют 0,6, 0,35 и 0,15 соответственно.
Покупка большой машины стоит 400 тысяч рублей, а маленькой - 100 тысяч рублей. Стоимость покупки другой машины среднего размера обойдется в 200 тыс. руб .:
1. Покупка большого станка сразу при высоком, среднем и низком уровнях спроса дает 160, 120 и 80 т.р. соответственно.
2. Покупка небольшой машины при высоком, среднем и низком уровнях спроса оценивается соответственно в 70, 55 и 50 т.р.
3. Покупка дополнительной машины среднего размера при высоком, среднем и низком уровнях спроса составит 150, 105 и 60 тонн соответственно.
4. Повторная покупка небольшой машины при высоком, среднем и низком уровнях спроса дает 70, 60 и 50 т.р. соответственно.
Определите оптимальную стратегию компании по замене оборудования.
Давайте проанализируем окончательные результаты каждой стратегии и определим, какую из них следует взять в вершинах 1 и 4.
Вычисления начнем с этапа 2. Для последних 3 лет альтернативы, которые относятся к вершине 4, оцениваются так:
ДМС= (150 Ч 0,6 + 105 Ч 0,35 + 60 Ч 0,15) Ч 3 - 200 = 207,25 т. р.,
ДММ = (70 Ч 0,6 + 60 Ч 0,35 + 50 Ч 0,15) Ч3 - 100 = 111,5 т.р.,
где ДМС - доходы от покупки маленького и среднего станка; ДММ - доходы от покупок двух маленьких станков. Т.к. ДМС>ДММ, то в вершине 4 выгоднее приобрести сначала маленький станок, а потом средних размеров, при этом доходы составят 207,25 т.р.
Для последующих расчетов берем эту ветвь.
Вычислим доходы на 1-м этапе для "решающей" вершины 1:
ДБ = (160 Ч 0,6 + 120 Ч 0,35 + 80 Ч 0,15) Ч 4 - 400 = 200 т. р.,
ДМДС =70 Ч 0,6 Ч 1 + 55Ч 0,35 Ч 4 + 50 Ч 0,15 Ч 4 +207,25 - 100 =256,25 т. р.,
где ДБ - доходы от покупок большого станка; ДМДС-- доходы от покупки сначала маленького станка и последующей покупки среднего.
Пятый этап. С экономической точки зрения целесообразнее принимать решения о приобретениях сначала маленького станка и покупки среднего через некоторое время, т.к. ДМДС>ДБ при этом доход составит 256,25т. р.
В примере проанализированы более общие подходы к формализациям процессов прогнозирований возможных действий, которые основаны на построениях дерева решений.
Но данный метод результативен в разных областях экономической деятельности, прежде всего в работах менеджеров, в управленческом учете, в составлениях бюджета капитальных вложений, в анализе рынков ценных бумаг и т.д. Метод дерева решений является полезным инструментом для принятий последовательных решений.
Основы деревьев решений организованы следующим образом: Человек должен принять решение, например, принять или не принять капитальный проект или должен выбирать между двумя конкурирующими предприятиями; это часто изображается с узлом решения.
Решение основано на ожидаемых результатах осуществления конкретного курса действий; результат будет чем-то вроде «ожидается, что доходы увеличатся (уменьшится) на 5 миллионов долларов (3 миллиона долларов США)» и будут представлены конечными узлами. Однако, поскольку события, указанные конечными узлами, будут определены в будущем, их появление в настоящее время является неопределенным. В результате случайные узлы определяют вероятность достижения определенного конечного узла.
Анализ дерева решений предполагает прогнозирование будущих результатов и назначение вероятностей для этих событий. Поскольку список потенциальных результатов, зависящих от предшествующих событий, становится более динамичным с комплексными решениями, байесовские вероятностные модели должны быть реализованы для определения априорных вероятностей.
Присвоение вероятностей и прогнозирование чистых выгод / потерь при определенных экономических состояниях является сложной задачей, выходящей за рамки настоящей статьи. Вместо этих сложных проблем мы сосредоточимся на общих целях, которые деревья решений будут служить в «реальном мире».
Одним из основных базовых приложений анализа дерева решений является назначение цены опциона. Модель биномиального определения опционов использует дискретные вероятности для определения значения параметра по истечении срока действия. Самые основные биномиальные модели предполагают, что стоимость базового актива будет двигаться вверх или вниз на основе рассчитанных вероятностей на дату погашения европейского варианта. Исходя из этих ожидаемых значений выигрыша, можно легко определить цену опциона.
Однако ситуация становится более сложной с американскими опционами, когда опцион может быть осуществлен в любой момент до погашения. Биномиальное дерево будет учитывать несколько путей, которые цена базового актива может занять с течением времени.Например, цена может перемещаться вверх, вниз, вниз, вверх, вверх или любая другая комбинация бесконечных путей. В каждый момент времени будущая стоимость опции будет определяться ценовым путем, используемым базовой безопасностью. Кроме того, конечная цена безопасности не ограничивается только двумя потенциальными окончательными значениями, как в приведенном выше примере. По мере увеличения числа узлов в биномиальном дереве решений модель сходится к формуле Блэка-Шоулза.
Хотя формула Блэка-Шоулза дает более легкую альтернативу опционам ценообразования на деревьях решений, доступно программное обеспечение, которое может создать модель ценообразования с биномиальным параметром с «бесконечными» узлами. Этот тип расчета часто обеспечивает более точную информацию о ценах, особенно для опционов Бермудских островов и акций, выплачивающих дивиденды.
Признание реальных параметров, таких как варианты расширения и варианты отказа, должно быть сделанные с использованием деревьев решений, поскольку их значение не может быть определено по формуле Блэка-Шоулза. Реальные варианты представляют собой фактическое решение, которое компания имеет возможность сделать - расширять или заключать контракты. Варианты расширения (сжатия) встроены в проект. Например, сегодня нефтегазовая компания может приобрести участок земли, и если буровые работы будут успешными, он может купить дополнительную партию земли по дешевой цене. Если сверление не удастся, компания не будет использовать этот вариант, и срок его действия истечет. Поскольку реальные варианты обеспечивают значительную ценность для корпоративных проектов, они являются неотъемлемой частью решения о составлении бюджета. управленческий рыночный стратегия дерево
Решение о покупке варианта или нет обычно должно быть принято до начала проекта. Однако, как только будут определены вероятности успеха и сбоев, деревья решений могут помочь уточнить, какова ожидаемая ценность потенциального решения для бюджетирования капитала. Компании часто принимают то, что первоначально кажется отрицательным чистым проектами текущей стоимости, но как только рассматривается реальная стоимость опциона, NPV фактически становится положительным. Основным преимуществом анализа дерева решений является то, что он дает исчерпывающий обзор альтернативных сценариев решения.
Аналогично, деревья решений также применимы к операциям по маркетингу и развитию бизнеса. Общая настройка для этих типов случаев аналогична общей для реальных опционов. В основном, компании постоянно принимают решения относительно расширения продукта, маркетинговых операций, международной экспансии, международного сокращения, найма сотрудников или даже слияния с другой компанией. Организация всех рассмотренных альтернатив с помощью дерева решений позволяет систематически оценивать эти идеи одновременно. Это не означает, что когда бизнес решает, нанимать ли нового работника или нет, дерево решений используется каждый раз.
Тем не менее, дерево принятия решений обеспечивает общую основу для определения идеального решения проблемы и может помочь менеджерам понять последствия, как положительные, так и отрицательные, их решения. Например, сформулировав вопрос о найме дополнительного персонала с деревом решений, менеджеры могут определить ожидаемое финансовое влияние таких случаев, как наем сотрудника, который не оправдывает ожиданий, и поэтому его нужно отпустить.
По сути, этот тип исследования может быть использован как анализ чувствительности для количественной оценки воздействия широкого диапазона неопределенных переменных.
Заключение
Метод «дерева целей» направлен на получения полной и относительно устойчивой структуры цели, проблем, направлений, т.е. такой структуры, которая на протяжениях какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, которые происходят в любой развивающейся системе. Для достижений данного при построениях вариантов структуры стоит учесть закономерности целеобразования и применять принципы и методики развития иерархических структур целей и функций.
Как показала зарубежная практика - верно сформулированные цели компании это как минимум 50% успеха его деятельности. Ведь цели компании устанавливают стратегию поведения компании на рынках и многое иное. Компания не может функционировать без целевых ориентиров.
Целевое начало в деятельности компании задается в первую очередь тем, что ее деятельность находится под воздействием интересов разных групп людей. Целевое начало в функционированиях организаций отражает интерес таких групп или совокупности людей, как собственники организаций, работники компании, покупатели, деловые партнеры, местное сообщество и общество в целом. [7]
Так, «дерево целей» собственно может быть устремлено на достижения результативности информационного обеспечения процессов управления, т.е. процесса разработки, принятия и контроля реализаций управленческих решений.
Список литературы
1.Баскакова, О.В. Экономика предприятия (организации): учебник для студентов бакалавриата / О. В. Баскакова, Л. Ф. Сейко. - Москва : Дашков и Кє, 2018. - 369 с.
2.Головачёв, А.С. Экономика предприятия: учебное пособие / А. С. Головачев. - Минск : РИВШ, 2018. - 395 с.
3.Клочкова, Е. Н. Экономика предприятия / Е. Н. Клочкова, В. И. Кузнецов, Т. Е. Платонова. - М.: Юрайт, 2014. - 448 с.
4.Чалдаева, Л.А. Экономика предприятия: учебник для академического бакалавриата: для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим направлениям и специальностям / Л. А. Чалдаева. - 4-е изд., исправленное и дополненное. - Москва : Юрайт, 2017. - 409 с.
5.Экономика и финансы предприятия / под ред. Т.С. Новашиной. - М.: Синергия, 2014. - 344 с.
6.Экономика предприятия: учебник / В. Д. Грибов, В. П. Грузинов. - Москва: КУРС: Инфра-М, 2015. - 445 с.
7.Экономика и управление организацией (предприятием): учебное пособие / И. П. Воробьев, Е. И. Сидорова, А. Т. Глаз. - Минск: Квилория В. Т., 2014. - 371
8. Управление организацией : Учебник / Под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2015. - 669 с.
9. Фатхутдинов Р.А. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов. - М.: ЗАО «Бизнес - школа «Интел - Синтез», 2016, с. 600
10. Фатхутрдинов Р.А. Стратегичекий менеджмент: учебник. - 9-е изд., испр. и доп. - М.: Издательство «Дело» АНХ, 2018, с. 248
11. Чаплина А. Н. Менеджмент в торговле: Учеб. пособие / А. Н. Чаплина; КГТЭИ. - Красноярск, 2016. - 400 с.
12. Чаплина А.Н., Кошелева И.В. Разработка и обоснование стратегии развития организации: Учеб. пособие / КГТЭИ.- Красноярск, 2017. С. 30 (всего 150с.
13. Экономика предприятия: Учебник для вузов / Под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. В.А. Швандера. - 4- е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2017, 544,с.
14. Экономическая стратегия фирмы. Учебное пособие. Под ред. проф. Градова А.П.- Санк- Петербург: «Специальная литература», 2017 г.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Сущность и процедура процесса принятия решений. Краткая классификация управленческих решений. Модели управления запасами. Анализ и принятие управленческих решений в условиях риска, конфликта и неопределенности. Модель ограниченной рациональности.
курсовая работа [58,1 K], добавлен 03.10.2013Неопределенности в среде принятия управленческих решений. Классификация рисков, способы их оценки и методика борьбы с ними. Управление рисками при принятии управленческих решений. Правила и критерии принятия решений в условиях неопределённости рынка.
курсовая работа [129,7 K], добавлен 11.08.2014Критерии принятия управленческих решений в условиях неопределенности рыночной среды. Содержание и виды рисков при реализации управленческих решений. Классификация рисков, способы оценки их степени. Борьба с рисками в торговой организации "Молочный рай".
курсовая работа [331,8 K], добавлен 16.06.2015Теоретические основы прогнозирования и его основные методы, этапы и типы прогнозов. Методы прогнозирования деловой среды. Анализ практического использования метода "дерева" решений в принятии управленческих решений на примере компании "Чита-Спецстрой".
курсовая работа [318,7 K], добавлен 05.05.2011Природа процесса принятия решений. Управленческое решение как процесс, его экономическая сущность. Цель управленческих решений, их классификация. Алгоритм модели принятия решений, факторы, влияющие на этот процесс. Обобщенная идея метода "дерево решений".
реферат [124,7 K], добавлен 14.06.2010Понятие, модели, стадии и методы принятия управленческих решений. Классификация стилей руководства, различаемых по степени участия работников в решении проблем организации. Особенности разработки управленческих решений на разных этапах развития компании.
курсовая работа [40,5 K], добавлен 28.02.2012Выбор планшетного ПК. Методы решения задач принятия решений в условиях неопределенности. Разработка математического обеспечения поддержки принятия решений на основе реализации стандартных и модифицированных алгоритмов теории исследования операций.
курсовая работа [5,9 M], добавлен 22.01.2016Исследование роли управленческих решений, их классификация. Модели и этапы принятия управленческих решений. Особенности разделения труда в процессе принятия решений. Оценка среды принятия решений и рисков, методы прогнозирования для принятия решений.
курсовая работа [233,1 K], добавлен 15.05.2019Сущность, виды и принципы принятия управленческих решений, факторы, влияющие на процесс их принятия. Основные этапы рационального принятия решений. Модели и методы принятия управленческих решений, особенности их использования в отечественном менеджменте.
курсовая работа [134,6 K], добавлен 25.03.2009Понятие и сущность управленческих решений и их классификация. Основные понятия теории принятия решений. Применение методов принятия решений в условиях неопределенности. Выявление и диагностика проблем, возникающих в организации при изменении условий.
курсовая работа [105,4 K], добавлен 01.04.2014Сущность и функции управленческих решений, их классификация и типы, особенности, условия обеспечения качества и эффективности. Проблемы принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска. Формирование нового управленческого решения.
курсовая работа [63,8 K], добавлен 25.03.2012Сущность управленческих решений. Методология, анализ и подходы их принятия. Характеристика компании АО "Вятский торговый дом". Основные методы принятия управленческих решений: организационно-распорядительные, экономические и социально-психологические.
курсовая работа [68,3 K], добавлен 20.12.2012Процесс принятия управленческих решений. Формирование целей, критериев и ограничений. Swot-анализ деятельности ООО "ОП AN-Security". Построение дерева решений. Задачи и методы многокритериальной оптимизации. Оценка решений с точки зрения траты денег.
курсовая работа [90,5 K], добавлен 12.06.2013Сущность и функции управленческих решений, их классификация и этапы разработки. Методы принятия управленческих решений на основе математического моделирования и творческого мышления. Особенности проведения "мозговой атаки", ее преимущества и недостатки.
курсовая работа [42,7 K], добавлен 06.03.2014Дерево решений – графическое представление процесса принятия решения, в котором отображаются возможные варианты решений, вероятности их наступления и платежи. Виды узлов и ветвей. Использование дерева решений для оценки кредитоспособности клиента.
презентация [101,7 K], добавлен 02.02.2012Теоретические основы принятия решений в организации, понятие, сущность и классификация управленческих решений в процессе управления, методы, информационное обеспечение решений. Рекомендации и требования по выбору критериев эффективности принятия решений.
контрольная работа [87,6 K], добавлен 19.03.2010Теоретическая сущность, понятие, классификация и основы разработки управленческих решений в условиях рыночных отношений. Организационно-экономическая эффективность решения проблем на предприятии. Пути совершенствования принятия управленческих решений.
курсовая работа [35,8 K], добавлен 18.11.2010Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности, в условиях риска, в условиях неопределенности. Общие модели и методы принятия решений в условиях определенности, неопределенности и риска. Эффективность работы персонала.
реферат [34,0 K], добавлен 15.12.2006Процесс принятия управленческих решений, их классификация по структурным уровням руководителей организации; делегирование полномочий. Модели принятия управленческих решений; подбор сотрудников на должность главного менеджера структурного подразделения.
курсовая работа [183,4 K], добавлен 10.01.2015Понятия, связанные с принятием решений в различных условиях. Примеры принятия решений в условиях определенности, риска и неопределенности. Модели и методы принятия решений. Страховой, валютный, кредитный риск. Интуитивное и рациональное решение.
реферат [90,4 K], добавлен 16.01.2011
