Роль информации при принятии решений в стратегическом менеджменте

Представителями первой группы являются системы Expert Choice (.

http://expertchoice. com) и Transparent Choice (.

http://www. transparentchoice.com), поддерживающие метод анализа иерархий. Примерами систем второй группы являются Super Decisions (.

http://www.superdecisions.com) и Decision Lens (.

http://decisionlens.com), которые, помимо метода анализа иерархий, поддерживают метод аналитических сетей, позволяющий учитывать зависимости между элементами разных уровней, включая обратные связи. Наконец, к числу систем, поддерживающих большое число методов (более 50), относится Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР), разработанная в Высшей школе экономики под руководством и при участии авторов (.

http://92.

242.

59.152/edss). Система позволяет использовать разные шкалы экспертных оценок (порядковую или количественную), а также учитывать относительную важность критериев и коэффициенты компетентности экспертов. Многие из реализованных в системе методов позволяют учитывать различия в проблемных ситуациях, с применением как принципа большинства (при известных вероятностях ситуаций), так и методов обработки экспертных оценок в условиях неопределенности. Также могут применяться комбинированные методы, в рамках которых для обобщения экспертных оценок по разным критериям используется один принцип, а для их обобщения по проблемным ситуациям — другой. Для любой из описанных в системе задач могут создаваться несколько вариантов ее решения. Каждому из этих вариантов может соответствовать свой набор исходных данных и свой метод обработки экспертных оценок.

Для того чтобы избежать повторного ввода исходной информации, имеется возможность копирования исходных данных из одного варианта задачи в другой. Например, если один из вариантов предусматривает использование принципа большинства, то при создании другого варианта, использующего принцип Лапласа, все необходимые исходные данные могут быть скопированы во второй вариант из первого. При этом, поскольку принцип Лапласа не требует задания вероятностей проблемных ситуаций, эта информация при копировании игнорируется. Если же копируемых данных для нового варианта недостаточно, то отсутствующая информация запрашивается системой дополнительно. Наличие нескольких вариантов решения одной и той же задачи позволяет организовать многовариантные расчеты с использованием разных методов, а также последующее сопоставление полученных результатов. Многовариантные расчеты представляются весьма важными, поскольку они дают возможность оценить альтернативы с разных точек зрения. Это делает процесс принятия решений более информативным, позволяя выявить различия в предпочтениях, которые являются следствием особенностей тех или иных методов принятия решений, либо наоборот — констатировать превосходство тех или иных альтернатив вне зависимости от применяемых методов. Поэтому с точки зрения информатизации процесса принятия решений определенное преимущество имеют программные комплексы, позволяющие обрабатывать экспертные оценки разными методами, без повторного ввода исходных данных.

3.2. Среднеквадратическое отклонение и комбинированный критерий.

Среднеквадратичное отклонение является широко распространенным показателем оценки колебаний значений изучаемых процессов и явлений. В менеджменте среднеквадратичное отклонение выступает одним из основных показателей оценки уровня рисков. Численное значение среднеквадратичного отклонения вычисляется по формуле:

где G — среднеквадратичное отклонение; - числовое значение каждого из изучаемых показателей;P- среднее значение изучаемых показателей;Q- вероятность значений наблюдаемых показателей;n — число изучаемых показателей. Наибольшую популярность в решении неопределенности получила теория игр, основанная на антагонистическом противоречии, а именно, в инновационной деятельности важно, что бы предприниматель — инноватор своей деятельностью не наносил никому вреда, а наоборот его деятельность являлась своего рода драйвером роста и развития конкуренции и спроса. Среди наиболее распространенных теорий управления неопределенностью выделяется критерий Байеса: BIC = -2ln (l) + kLn (n)Критерий BL (MM):Данный критерий представляет собой развитие критерий Байеса и Лапласа, но в практике его реализация затрудняется определение массива обрабатываемой информации и продолжительностью исследования. Наиболее широко применяемым критерием среди всех рассмотренных является критерий Байеса-Лапласа. Как уже отмечалось, этот критерий учитывает только усредненные значения функции полезности (потерь) и не учитывает диапазон изменения значений функции полезности (потерь), рассеяние ее значений, что иногда приводит к неудовлетворительным решениям. Для преодоления этого недостатка предлагаем построить комбинированный критерий. Проведем объединение (свертку) критерия Байеса-Лапласа и критерия среднего квадратического отклонения функции полезности (потерь) на основе принципа абсолютной уступки. Отметим, что при λ1 = 0 этот комбинированный критерий совпадает с критерием Байеса-Лапласа, а приλ1= 1 — с критерием минимума среднегоквадратического отклонения функции полезности. Варьирование значений параметра изменяет свойства комбинированного критерия, позволяя в большей или в меньшей степени в зависимости от величины λ1 учитывать величины критериев, включенных в комбинированный критерий.

3.3. Функция полезности, функция потерь.

Ситуация априорной информированности ЛПР характеризуется активным противодействием среды целям принятия решений ЛПР. В отличие от пассивной среды либо среды, состояния которой реализуются согласно заданному распределению вероятностей, как в первой ситуации, активная среда стремится к выбору таких состояний из множества, для которых функция полезности принимает наименьшее значение из множества своих максимально возможных (по решениям) значений. ЛПР в этой ситуации стремится к гарантированному (максиминному) уровню значений функции полезности. При этом анализ процесса принятия решений аналогичен основным приемам теории антагонистических игр. В рассматриваемой ситуации неопределенность определяется тем, что ЛПР неизвестно, в каком состоянии из множества находится среда. Однако степень неопределенности уменьшена в силу допущения, что среда активно противодействует достижению наибольшей эффективности принимаемых решений путем выбора таких своих состояний, которые сводят к минимуму эффективность принятых решений. Данная ситуация для информационных систем встречается при их функционировании в условиях противодействия противника, хакеров и т. п. Рассмотрим ситуацию принятия решения, когда функция полезности выражается в виде. Тогда согласно принципу максимина каждому решению х е X присваивается в качестве оценки его гарантированный уровень, который определяется как наименьшее по состояниям среды значение функции полезности:

Оптимальным называется такое решение, для которого.

Правило выбора решения в соответствии с максиминным критерием для дискретного множества решений можно интерпретировать следующим образом. Матрица решений (функция полезности) дополняется еще одним столбцом из наименьших результатов каждой строки. Выбираются те альтернативы, в строках которых стоят наибольшие значения этого столбца. В противоположность функции полезности используется функция потерь К, которая применяется для выражения потерь, проигрыша, сожалений, ущерба, риска и т. д. Вид функции определяет ЛПР. Иногда функцию полезности или потерь определяют экспертным путем. Пусть X — случайная величина, принимающая значения в выборочном пространстве, и пусть D = {d} - пространство всех возможных решений, которые можно принять относительно параметра q по реализации случайного вектора X. В теории статистических решающих функций любую неотрицательную функцию, определенную на, называется функцией потерь. Значение L (q, d). П. ф. в произвольной точке интерпретируют как ущерб, к которому приводит принятие решения d, dD, если истинное значение параметра есть q, qQ.

Заключение

.

Информация в менеджменте представляет собой сумму нужных, воспринятых и осознанных сведений, необходимых для анализа конкретной ситуации, позволяющая комплексно оценить причины возникновения и развития этой ситуации. Информация позволяет выбрать оптимальное управленческое решение, исходя из конкретной ситуации, и осуществлять систематический контроль за его исполнением. Значение информации в менеджменте огромно. Получить управленческую информацию можно наблюдая за действиями работников. Вторичные источники информации — это переработанная, интерпретированная, обобщенная или сопровождаемая комментариями первичная информация. К плановым источникам управленческой информации относят все типы планов, которые разрабатываются на предприятии: стратегические (перспективные), среднесрочные (тактические) и текущие (оперативные), а также нормативные материалы, сметы, ценники, проектные задания. Принятие решений в организации определяется как процесс определения и решения проблем.

В большинстве источников выделяется две ключевых стадии в процессе принятия решений в организации: определение проблемы. Здесь отслеживается информация об условиях внешней обстановки и самой организации с целью определить уровни эффективности и выявить причину недостатков. При решении проблемы рассматриваются альтернативные варианты действий, затем выбирается и внедряется один вариант. Принятие стратегических решений не сводится просто к выдвижению, оценке и отбору вариантов. Этот процесс проходит в условиях нестабильности внешней среды, что накладывает определенные ограничения и создает трудности для планирования и повышает опасность риска. Для решения различных проблем в стратегическом менеджменте используются следующие методы и способы: МАИ, ЭЛЕКТРА, Лапласа, принцип оптимальности и т. д. Использование рассмотренных методов и способов оптимизации позволяет сократить сроки разработки и наладки систем автоматизации, повысить управляемость предприятием.

Источники литературы.

Анич И., Ларичев О. И. Метод ЭЛЕКТРА и проблема ацикличности отношений и альтернатив, Автомат. и телемех., 1996, выпуск 8. — С. 108−118.Вальд А. Статистические решающие функции, пер. с англ., в кн.: Позиционные игры, М., 1967.

Осиновская И. В. Практическое применение теоретико-множественных методов разработки управленческих решений в кадровой сфере // Теория и практика общественного развития, 2015. — С. 55−57.Неопределенности в инновационном менеджмента и работа с ними / А. И. Мосалев. — Научный журнал НИУ ИТ-МО, 2012.

— С. 1−13.Принятие стратегических решений в условиях риска и неопределенности / Т. К. Кравченко, Д. В. Исаев // Вестник финансового университета, № 4, 2016. — С. 22−31.Роль информации в процессе принятия управленческих решений / М. В. Цыпленкова, Р. А. Шешера.

— Владивосток: Дальневосточный федеральный университет. URL:

http://www.scienceforum.ru/2015/896/7268 (дата обращения: 09.

06.2017).Рыков А. С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. — М.: Издательский Дом МИСиС, 2009. — 608 с. Саати Т. Принятие решений. -.

М.: Радио и связь, 1993. — 278 с. Словарь-справочник финансового менеджера, И. А. Бланк. URL:

http://www.consensus-audit.ru/dic/blank/ (дата обращения: 10.

06.2017).Стратегический менеджмент: теория и практика: Учебное пособие для вузов. — М.: Аспект Пресс, 2002. — 415 с.