Использование нормативных моделей в принятии управленческих решений на примере ОАО «Сластена»

Курсовая работа

Использование нормативных моделей в принятии управленческих решений на примере ОАО «Сластена»

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. СУЩНОСТЬ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

1.1 Нормативная, дескриптивная, предикативная модель

РАЗДЕЛ 2. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО «СЛАСТЁНА»

2.1 Нормативный метод учёта затрат на предприятии ОАО «СЛАСТЁНА»

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

В условиях современного бизнеса роль эффективного управления на основе достоверной информации возрастает многократно.

Ошибки менеджмента, основывающиеся на недостаточных или неверно интерпретированных данных, могут привести к краху даже крупные компании.

Наиболее интересные технологии и правила управления и планирования предоставляет стратегический менеджмент, который занимается вопросами разработки и реализации стратегии фирмы.

Существует множество определений этого понятия, но в общем смысле стратегия — это долгосрочный план управления фирмой, направленный на укрепление ее позиций, удовлетворение потребителей и достижение поставленных целей.

Управляющие (менеджеры) разрабатывают стратегию, чтобы определить, в каком направлении будет развиваться компания, и принимает обоснованные решения при выборе способа действия.

Выбор менеджерами конкретной стратегии означает, что из всех возможных путей развития и способов действия, открывающихся перед компанией, решено выбрать одно стратегическое направление, в котором компания и будет развиваться.

Без стратегии у менеджера нет продуманного плана действий, нет путеводителя в мире бизнеса, нет единой программы достижения желаемых результатов.

В данной курсовой работе рассмотрены модели принятия управленческих решений.

На конкретном примере предприятия ОАО «Сластёна» рассмотрен пример использования нормативной модели принятия управленческого решения.

Цель данной работы — проанализировать модели управленческих решений. Раскрыть сущность нормативной модели принятия решения.

Задачи данной работы

— Раскрыть сущность моделей: нормативной, дескриптивной, предикативной;

- Дать классификацию групп моделей по определённым критериям;

— Дать обоснование нормативной модели принятия управленческого решения. Сравнить её с другими моделями;

— На конкретном примере разобрать сущность нормативной модели;

Актуальность данной работы

Процесс принятия управленческих решений актуален в силу того, что все больше расширяются масштабы, количество элементов и взаимосвязей подсистем в организационных системах.

Усложнение связей между элементами системы вызывает неопределенность в знании реальной структуры системы, что может быть связано с так называемым человеческим фактором, умышленным или специальным искажением информации и т. д.

Иногда определение управленческого решения ограничивают лишь выбором возможного варианта действий.

Такой подход обедняет содержание этой категории теории менеджмента и не соответствует его сущности.

РАЗДЕЛ 1. СУЩНОСТЬ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

1.1 Нормативная, дескриптивная, предикативная модель

Теория принятия решений — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений.

Воспользуемся модельным представлением процесса управления.

Процесс управления, включающий в себя цикл выработки, принятия и реализации управленческого решения, начинается с появления стимула, т. е. с некоторого события, указывающего на возникновение ситуации, в которой требуется принять решение.

Таким стимулом может служить, например, поступление отчета об итогах деятельности за предшествующий период, поступление сведений о задержке поставок технологического оборудования, информация об изменениях в расстановке сил на рынке и т. п. [7, c.63]

На основании личного субъективного опыта и объективных данных, аккумулированных в различных справочно-информационных фондах и документах организации, руководителем формируется первая концепция будущего решения.

Принятие решения предполагает осознание руководителем сложившейся производственной ситуации.

Если ситуация отличается ясностью и отсутствием неопределенности, т. е. когда ситуация стандартная и хорошо известна, можно действовать, пользуясь стереотипом, по аналогии, без промедления.

Однако первоначальное представление о ситуации может быть и неясным, требовать дополнительной информации, иначе говоря, может характеризоваться высокой степенью неопределенности. [12,c.43]

В этом случае трудно сформулировать управленческое решение и строить действия, основываясь на первоначальной концепции производственной ситуации.

От руководителя потребуются дополнительные усилия для уменьшения неопределенности.

В частности, если не будет уверенности в том, что рассмотрены все возможные разумные способы действия, можно обратиться к поиску дополнительных альтернатив.

Полученные новые данные могут вызвать необходимость изменения первоначальной концепции принятия решений.

Здесь возникает вопрос, до каких пор следует продолжать поиск новых вариантов действий?

При любом выбранном варианте действий неопределенность относительно последствий этих действий в свою очередь может побудить к сбору дополнительных данных относительно последствий этих действий.

Здесь также стоит вопрос о том, какое же количество дополнительных данных должно быть собрано, чтобы уверенно уточнить предлагаемый вариант решения.

Поиск новых вариантов действий и формирование данных об ожидаемых результатах их выполнения можно чередовать, осуществляя процедуру «поиск-прогноз» до тех пор, пока не будет найден такой вариант действий, который по ожидаемым результатам в том или ином смысле будет удовлетворительным.

Еще один круг вопросов связан с уточнением системы целей и определением шкалы относительных ценностей.

Предположим, цель организации в общем известна.

Какие частные цели следует поставить отдельным подразделениям этой организации, чтобы достичь общей цели?

С этой проблемой сопрягается задача установления влияния последствий выполнения того или иного действия на заданные цели.

В практическом решении указанных вопросов на интуитивном уровне накоплен большой опыт, однако строгие математические методы обоснованного распределения заданий по подразделениям, позволяющего наилучшим образом достичь общих целей, до настоящего времени не разработаны.

Следующая существенная проблема — необходимость определения того, какой долей уровня производственных показателей целесообразно поступиться в обмен на повышение уверенности в реальности их достижения.

Очевидно, что невозможно быть стопроцентно уверенным в том, что рассмотрены, все возможные способы действий и точно известны все их последствия; что все поставленные цели очерчены предельно четко; точно известно, какие действия приведут к их достижению.

На практике из соображений необходимости экономии времени и средств приходится примириться с некоторой степенью неопределенности, поскольку становится невозможным оттягивать далее принятие управленческого решения. Здесь возникает проблема, какую степень неопределенности разумно допустить!

В какой момент времени следует согласиться с тем, что имеющаяся концепция ситуации удовлетворительно отвечает поставленным целям и можно действовать исходя из этого предположения!

При воплощении принятого решения в жизнь его результаты в более или менее явной форме включаются в личный опыт руководителя и информационный фонд организации, образуя потенциальную основу для последующих решений. Это значит, что в процессе принятия решений одновременно происходит и обучение. 12, c.88]

Таким образом, процесс принятия решений в контуре управления выступает основным элементом, оказывающим, с одной стороны, определяющее влияние на другие элементы процесса управления, связанные с реализацией принятого решения и с оценкой полученных результатов, а с другой — сам испытывает их воздействие в результате действия обратной связи.

Модель называется абстрактной (концептуальной), либо материальной (физической) в зависимости от того, какой системой она является, т. е. от выбора средств моделирования. [8,c.38]

Абстрактной моделью может быть, в частности, система математических выражений, описывающих характеристики объекта моделирования и взаимосвязи между ними (математическая модель).

Модели с конкретными числовыми значениями характеристик называют числовыми моделями, модели, записанные с помощью логических выражений, — логическими моделями, модели в графических образах — графическими моделями (графики, диаграммы, рисунки). К логическим моделям обычно относят блок-схемы алгоритмов и программы расчетов. В зависимости от типа вычислительных машин, на которых осуществляется моделирование, различают аналоговые и дискретные (цифровые) модели.

Их основой является математическая модель в широком значении этого термина. Вместе с тем аналоговые модели могут рассматриваться и как материальные, поскольку в конечном счете они основаны на получении физического образа исследуемого процесса. [10,c.44]

Большое распространение имеют и такие материальные модели, как уменьшенные макеты, действующие модели различных приборов и устройств, тренажеры и т. п.

Модель может отражать внутреннюю структуру объекта и воспроизводить отношения между его элементами, таковы, например, системы моделей композиционного планирования.

В других случаях, когда внутренняя структура объекта недоступна исследователю, модель отражает лишь его поведение или функционирование, определяя зависимости между воздействиями на объект и его состояние.

Модели, при построении которых преследуется цель определения такого состояния объекта, которое является наилучшим в каком-либо смысле или допустимым с точки зрения субъекта моделирования, называются нормативными, модели, предназначенные для объяснения наблюдаемых фактов или прогноза поведения объекта, называются дескриптивными.

Иначе говоря, нормативные модели отвечают на вопрос «Как должно быть», дескриптивные — на вопросы «Как это происходит?», «Как это будет развиваться?» .

Модели должны обладать следующими свойствами: полнотой, точностью, правильностью. Эти характеристики объединяет понятие адекватности. Модель, с помощью которой успешно достигается поставленная цель, называется адекватной этой цели.

Адекватность означает, что требования полноты, точности и правильности выполнены не вообще, а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели. 11, c.44]

Как и все в мире, модели имеют свой жизненный цикл: они возникают, развиваются, сотрудничают или соперничают с другими моделями, затем уступают место более совершенным. В этом проявляется динамика модели.

Экономическая наука давно использует модели.

Эффективность применения моделей определяется также научной обоснованностью их предпосылок, умением исследователя выделить существенные характеристики объекта моделирования.

Экономико-математические модели базируются также на понятиях изоморфизма и гомоморфизма. [4, c.18]

Поэтому существует два уровня типологии экономико-математических моделей, на каждом из которых в соответствии с определенными основаниями классификации выделяют различные группы моделей (табл. 1.1).

Таблица 1.1. Классификация групп моделей

Приведенная выше классификация видов моделей не охватывает всего многообразия моделей. Ее можно проводить по различным основаниям, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования и его уровням.

Модели используются для более четкого понимания того или иного аспекта функционирования объекта путем отбора тех наблюдений, опыта, ощущений и т. д., которые имеют отношение к анализируемой проблеме.

Модель менее сложна, чем моделируемый объект, и позволяет руководителю лучше разобраться в конкретной ситуации и принять правильное решение.

Анализ моделей и особенностей организаций как искусственного, так и естественного типа показал, что любая организация, функционирующая в реальном, быстро меняющемся мире, должна обладать эффективно работающим механизмом управления решением возникающих перед ней проблем. 4, c.31]

Не менее важен для организации и исполнительный механизм, обеспечивающий реализацию принятого решения. Механизм управления проблемами организации должен обеспечивать:

ь выявление и диагностику проблем, возникающих в организации при изменении внешних и внутренних условий;

ь соотнесение их со стратегическими и тактическими целями;

ь анализ проблем и подготовку управленческих решений;

ь определение механизма реализации решений;

ь определение конкретных исполнителей среди существующих структурных подразделений.

Если же среди существующих структурных подразделений организации отсутствуют подразделения, способные эффективно реализовывать принятые решения, а решения являются жизненно важными для выживаемости организации или для достижения стратегических или важных тактических целей, то необходимо создание новых подразделений, способных обеспечить их реализацию. 2, c.85]

Примером массового создания новых структурных подразделений на российских предприятиях в период перехода к рынку было создание маркетинговых подразделений, поскольку без обеспечения сбыта производимой предприятием продукции не могло быть и речи о ведении эффективной экономической деятельности. [4,c.35]

Модель решения проблем в организации — это, прежде всего представление ее механизма управления проблемами.

Дескриптивные и нормативные модели Дескриптивные модели применяются для описания свойств и параметров процесса принятия решений в целях прогнозирования его хода в будущем.

Успех применения дескриптивных моделей в значительной степени зависит от точности описания законов и закономерностей функционирования объекта управления.

Нормативные модели применяются для управления процессом принятия решений, для формирования его сущностных элементов и его развития. Нормативные модели предполагают активное участие в процессе принятия решений и его моделировании участников процесса принятия решений.

Индуктивные и дедуктивные модели Индуктивные модели строятся путем обобщения наблюдений по единичным частным фактам, которые считаются важными для принятия управленческого решения.

Качество индуктивной модели определяется тем, насколько, с одной стороны, удается упростить описание ситуации принятия решения, а с другой — насколько верно удается отразить основные свойства моделируемой ситуации.

При разработке дедуктивных моделей исходят не из анализа конкретных фактов, а из упрощенной системы гипотетических ситуаций.

Здесь путь создания модели — от абстрактного представления управленческой ситуации к ее конкретной реальности.

Проблемно-ориентированные модели и модели решения Проблемно-ориентированные модели строятся на внедрении новых методов моделирования применительно к конкретной проблемной ситуации принятия решения.

Здесь основная задача состоит в адаптации новых методов для моделирования конкретного управленческого процесса.

Модели решения разрабатываются с учетом возможностей проведения экспериментов с ними, а также возможностей современных управленческих технологий и направлены на решение важнейших управленческих задач.

Алгоритмы, используемые в этих моделях, определяют специфические требования к условиям их применения и структуре моделей.

К числу таких моделей относятся и модели, активно использующие экономико-математические методы решения управленческих задач.

Одно-целевые и многоцелевые модели Нередко для оценки альтернативного варианта решения необходимо использовать несколько достаточно разнородных, независимых критериев, ориентированных на достижение различных, подчас трудно сопоставимых целей.

Одно-целевыми называются модели, когда имеется одна четко определенная цель, к достижению которой стремится организация, либо несколько целей, агрегированных в виде одной комплексной, цели. В последнем случае степень достижения цели определяется с помощью специально разрабатываемого комплексного критерия.

Многоцелевыми называются модели, в которых предполагается стремление к достижению нескольких независимых целей, несводимых к одной комплексной.

Существуют методы, позволяющие сопоставлять альтернативные варианты по нескольким критериям и осуществлять их оптимизацию.

В некоторых случаях часть целей (критериев) удается записать в виде ограничений соответствующей экономико-математической модели.

Детерминированные и стохастические модели В детерминированных моделях все факторы, оказывающие влияние на развитие ситуации принятия решения, однозначно определены и их значения известны в момент принятия решения.

Стохастические модели предполагают наличие элемента неопределенности, учитывают возможное вероятностное распределение значений факторов и параметров, определяющих развитие ситуации.

Следует отметить, что детерминированные модели, с одной стороны, являются более упрощенными, поскольку не позволяют достаточно полно учитывать элемент неопределенности.

С другой стороны, они позволяют учесть многие дополнительные факторы, зачастую недоступные стохастическим моделям.

Здесь также нередко оказывается справедливой известная закономерность: учитывая одни факторы при моделировании, мы нередко забываем о других. И это естественно.

Никакая модель не может учесть абсолютно все факторы. Но профессионально разработанная модель отличается тем, что позволяет учесть наиболее существенные из них.

Остановимся подробнее на нормативной модели.

НОРМАТИВНАЯ МОДЕЛЬ [normative model] — модель, предназначенная для нахождения желательного состояния объекта (напр., оптимального). Поскольку желательное состояние должно быть реальным и исходить из возможностей развития системы, Н. м. должны сочетаться с дескриптивными (описательными) моделями.

Нормативные модели основаны на поиске наилучшего, оптимального уровня финансово-хозяйственного состояния предприятия.

К этим моделям относятся, например, модели оценки эффективности материальных затрат, которые построены на сравнении результатов финансово-хозяйственной деятельности в зависимости от вариантов вложения средств.

Многие специалисты используют понятие полезность, чтобы охватить идеи счастья, удовольствия и удовлетворения, которые появляются при достижении одной или нескольких персональных целей.

Теорию ожидаемой полезности, о которой говорилось выше, можно представить формулой (1.1.)

(1.1.)

где p (i) — вероятность i-го исхода, u (i) — полезность i-го исхода, _I -сумма произведений [p (i)u (i)], EU — ожидаемая полезность Рассмотрим пример из работы Галотти о проблеме выбора специальности абитуриентом.

Для принятия решения ему предлагается составить таблицу с указанием возможных специальностей, оценив (основываясь на собственном мнении) вероятность успеха в каждой и полезность для каждого успеха или поражения.

Приведем часть таблицы и поясним некоторые вычисления (табл.1.2.)

Таблица 1.2. Теория ожидаемой полезности

Например, абитуриент может оценить свой шанс на успех в социологии как очень хороший и в математике — как весьма слабый.

Для оценивания полезностей успеха или неуспеха нужно выбрать один исход и принять его значение равным нулю, например полезность для неуспеха в искусстве. Затем можно определить другие полезности, используя данную в качестве точки отсчета.

Для некоторых дисциплин (напр., биология, математика) полезность даже для неуспеха положительна, а для других — отрицательна, т. е. оценивается очень негативно (например, психология, социология).

Не важно, значение какого исхода было выбрано в качестве нулевого, поскольку окончательное решение зависит от различий между ожидаемыми полезностями, а не от абсолютных значений полезностей.

В последней колонке представлены значения ожидаемых полезностей для каждой специальности.

Как получились эти результаты, видно из нескольких расчетов, использующих описанную выше формулу ожидаемой полезности.

Для начала вычислим вероятность неуспеха, например для химии: 1 — 0,45 = 0,55. Следовательно, ожидаемая полезность для химии: 0,45×30 + 0,55×4 = 13,5 + 2,2 = 15,70; для психологии: 0,60×35 + 0,40 х (-20) = 2I — 8 = 13,00.

Из таблицы видно, что лучшим решением для данного абитуриента является выбор химии, затем психологии и биологии соответственно.

Часто бывает трудно выразить количественно полезность вашего успеха или поражения для каждой специальности.

Кроме того, выбирая какую-либо альтернативу, вы можете думать о ее различных характеристиках (параметрах).

Например, в случае выбора специальности, трудности специальности или ее привлекательности, применимости в дальнейшей карьере, репутации факультета и преподавателей в студенческой среде, о своем прошлом опыте по каждой специальности.

Все эти различные параметры надо суммировать, но значительно осложняет принятие решения.

К счастью, существует модель, которая дает способ суммирования различных характеристик и целей в сложном решении. Она называется теорией много атрибутной полезности (по англ. MAUT).

MAUT предполагает 6 шагов:

1) Разбивку решения на независимые параметры;

2) Определение относительного веса для каждого параметра;

3) Составление списка всех возможных альтернатив;

4) Оценку альтернатив по каждому параметру;

5) Сведение вместе для сравнительного анализа оценок всех альтернатив по всем параметрам;

6) Выбор альтернативы с наилучшим показателем.

Графическое представление этих шагов, например с помощью компьютерной программы «Схема решения» (Decision Map), делает их наглядными и облегчает принятие сложных решений.

Что является важным при использовании теории MAUT.

Во-первых, принимающий решение должен быть аккуратным, чтобы выбрать действительно независимые друг от друга параметры.

Во-вторых, он должен быть готов «взвешивать» различные параметры.

MAUT также может быть представлена как нормативная модель принятия решения, поскольку следуя ей, вы можете максимизировать вашу собственную полезность для нахождения лучшего пути для достижении всех ваших целей.

РАЗДЕЛ 2. ОРГАНИЗАЦИОННО — ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО «СЛАСТЁНА»

2.1 Нормативный метод учёта затрат на предприятии ОАО «СЛАСТЁНА»

ОАО «Сластёна» было зарегистрировано администрацией Октябрьского района г. Санкт-Петербурга 20 января 2008 года.

Число учредителей 18 (14 — юридические лица, 4 — физические).

Предприятие является юридическим лицом.

Имеет самостоятельный баланс, расчетный и иные счета в банковских учреждениях в рублях.

Органами управления ОАО «Елена» являются:

— Общее собрание акционеров;

— Совет директоров;

— Генеральный директор.

Высшим органом управления ОАО «Елена» является общее собрание акционеров.

Один раз в год общество проводит годовое общее собрание акционеров.

Проводимые помимо годового общего собрания акционеров являются внеочередными.

Предприятия ОАО «Сластёна» изготавливает конфеты, а также подарочные наборы, состоящие из конфет разных видов.

Нормативный метод характеризуется тем, что на предприятии по каждому виду изделия составляется предварительный норматив калькулирования, то есть калькулирование себестоимости, исчисляется по действующим на начало месяца нормам расхода сырья, материалов и прочих затрат.

Норма — это заранее установленное числовое выражение результатов хозяйственной деятельности в условиях прогрессивной технологии и организации производства. 5, C. 44]

Норма реально рассчитывается на основе технически обоснованных норм расхода материалов и прочих ресурсов, которая, в свою очередь, устанавливается в соответствии с технической документацией на производство продукции.

Норматив калькулирования используется для определения фактической себестоимости продукции, оценки брака в производстве и размеров незавершенного производства Нормативы должны непрерывно поддерживаться на уровне последних достижений науки и техники, путем их систематического пересмотра, совершенствования методов определения потребности предприятия в средствах производства и разработки технически обоснованных норм расхода сырья, материалов, топлива, электроэнергии, времени.

При сопоставлении фактически произведенных затрат с утвержденными текущими нормативами осуществляется анализ хозяйственной деятельности, выявляются внутрипроизводственные резервы, намечаются пути их использования, разрабатываются нормативы затрат на следующий отчетный период.

В связи с этим появляется необходимость в учете изменения текущих норм затрат на единицу продукции. Они могут изменяться при внедрении новой технологии, реализации рационализаторских предложений, организационно-технических мероприятиях повышении производительности труда, замене дорогостоящих материалов более дешевыми.

Это фиксируется в извещениях об изменении норм с указанием причин и виновников изменений, статей затрат, цехов, номеров технических операций, узлов изделий, процентов или денежного их выражения. [5, C.46]

Чаще всего изменение норм производится по состоянию на новый отчетный период.

Поэтому обязательному пересчету подлежат остатки незавершенного производства на начало месяца по соответствующей статье затрат.

Правильный и своевременный учет изменения норм позволяет руководству предприятия осуществлять контроль за выполнением плана, оперативно решать и устранять недостатки в работе, если изменения произошли в сторону увеличения затрат.

Для разработки норм калькуляции на предприятии создается нормативное бюро, в котором составляются нормы калькуляции, отчеты об изменениях норм, расчеты и анализ отклонения от норм.

Бухгалтерия на основании первичных документов осуществляет учет затрат на производство по нормам, отклонения от норм и изменения норм, составляет отчетную калькуляцию по изделиям, анализирует себестоимость.

Особенностью нормативного метода считается возможность предварительного контроля за расходами.

В случае возникновения отклонений от норм, т. е. их превышения, выписываются первичные документы (требования, наряды) с отметкой отклонений от норм или доплатные листы на зарплату. Эти документы должны быть подписаны лицами, контролирующими процесс производства и его затраты.

Имея нормативные калькуляции, документы на отклонения от норм и их изменения, бухгалтер рассчитывает фактические затраты отчетного месяца.

Фактическая себестоимость (Ф_с) продукта рассчитывается по следующей формуле (2.1.):

(2.1)

где Н_с — нормативная себестоимость; О_н—отклонения от норм; И_н—изменение норм.

Полная себестоимость продукции, планируемой к выпуску в предстоящем периоде, определяется в обобщенном документе — смете затрат на производство и реализацию продукции.

Для определения производственной себестоимости из общей суммы затрат на производство прежде всего исключаются затраты, относимые на непроизводственные счета-стоимость работ по капитальному строительству и капитальному ремонту, которые выполнялись для своего предприятия; транспортные услуги, оказываемые сторонним' организациям, непромышленным хозяйствам предприятия; стоимость научно-исследовательских работ, выполняемых для сторонних организаций, и т. п.

Предприятие «Сластёна» изготавливает праздничные наборы конфет под названием «Лакомка»: 100 шт. в день.

Срок хранения составляет 1 месяц, ведь конфеты — скоропортящаяся продукция.

В конце смены изготовленные и упакованные наборы сдаются на склад готовой продукции на основании накладной, в которой указывается количество сданных на склад наборов без указания цены готового набора.

На складе готовая продукция приходуется в книгу складского учета.

При отгрузке готовой продукции покупателям об этом делают отметку в книге складского учета.

На основании накладных о сдаче готовой продукции на склад и накладных об отпуске готовой продукции на сторону в бухгалтерии ведется учет производства и реализации готовой продукции.

В связи с тем, что конфеты, из которых формируются подарочные наборы, относятся к категории быстро и очень быстро портящихся продуктов, они подлежат быстрой реализации со склада предприятия-изготовителя.

То есть при таких темпах изготовления и реализации у предприятия нет возможности быстро и своевременно подсчитать фактическую себестоимость изготовленной продукции.

Итак, только в конце отчетного периода предприятие имеет возможность пересчитать фактическую себестоимость.

Для изготовления конфет «Лесные», входящих в подарочный набор «Лакомка», предприятие будет использовать следующий сырьевой набор (табл.2.1.).

Таблица 2.1. Сырьевой набор для изготовления конфет «Лесные»

В конце отчетного квартала перерасчет фактической себестоимости на основании первичных документов предприятие осуществляет по всему подарочному набору и вообще по всей изготовляемой продукции. В конце года делают общий перерасчет по предприятию.

Так как, согласно условию примера, на предприятии выпускается 100 наборов в день, то за месяц — 2200. В состав наборов входит 22 кг конфет «Лакомка» .

В свою очередь, на изготовление этих 22 кг конфет «Лакомка», в соответствии с технологическими расчетами, необходимо израсходовать следующее количество приобретенного сырья (табл 2.2.).

Таблица 2.2. Сырьевой набор для изготовления конфет

Согласно подсчетам, в производство каждый день необходимо передать сырье на изготовление конфет «Лакомка» для подарочных наборов по фактической стоимости на сумму 16,07 руб.

Но нормативная стоимость сырьевого набора составляет 15,04 руб.

Поэтому сырьевой набор в производство передается по нормативной стоимости 15,04 руб, а в конце отчетного периода или месяца производится перерасчет по фактической стоимости такого сырьевого набора.

управленческий нормативный учет затрата

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Теория принятия решений — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений.

Процесс управления, включающий в себя цикл выработки, принятия и реализации управленческого решения, начинается с появления стимула, т. е. с некоторого события, указывающего на возникновение ситуации, в которой требуется принять решение.

Таким стимулом может служить, например, поступление отчета об итогах деятельности за предшествующий период, поступление сведений о задержке поставок технологического оборудования, информация об изменениях в расстановке сил на рынке и т. п.

На основании личного субъективного опыта и объективных данных, аккумулированных в различных справочно-информационных фондах и документах организации, руководителем формируется первая концепция будущего решения.

Принятие решения предполагает осознание руководителем сложившейся производственной ситуации.

Если ситуация отличается ясностью и отсутствием неопределенности, т. е. когда ситуация стандартная и хорошо известна, можно действовать, пользуясь стереотипом, по аналогии, без промедления.

Однако первоначальное представление о ситуации может быть и неясным, требовать дополнительной информации, иначе говоря, может характеризоваться высокой степенью неопределенности.

В этом случае трудно сформулировать управленческое решение и строить действия, основываясь на первоначальной концепции производственной ситуации.

От руководителя потребуются дополнительные усилия для уменьшения неопределенности. В частности, если не будет уверенности в том, что рассмотрены все возможные разумные способы действия, можно обратиться к поиску дополнительных альтернатив.

Таким образом, процесс принятия решений в контуре управления выступает основным элементом, оказывающим, с одной стороны, определяющее влияние на другие элементы процесса управления, связанные с реализацией принятого решения и с оценкой полученных результатов, а с другой — сам испытывает их воздействие в результате действия обратной связи.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 573 с.

2.Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. — М.: МарТ, 2005. — 496 с ISBN 5−241−629-X

3.Литвак Б. Г. Разработка управленческого решения — М.: Издательство «Дело», 2004 г. — 392 с.

4.Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений.- М.: Патент, 1996. — 271 с.

5.Хемди А. Таха Глава 14. Теория игр и принятия решений // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction — 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 549−594. — ISBN 0−13−32 374−8

6.Г. Тейл. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: «Прогресс» 1970.

7.К. Д. Льюис. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: «Финансы и статистика» 1986.

8.Г. С. Кильдишев, А. А. Френкель. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: «Статистика» 1973.

9.Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: «Финансы и статистика» 1989.

10.Б. Дюран, П. Оделл. Кластерный анализ. М.: «Статистика» 1977.

11.Sven Ove Hansson, «Decision Theory: A Brief Introduction»,

12.Robert Clemen. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd edition. Belmont CA: Duxbury Press, 1996. (covers normative decision theory)

13.D.W. North. «A tutorial introduction to decision theory». IEEE Trans. Systems Science and Cybernetics, 4(3), 1968. Reprinted in Shafer & Pearl. (also about normative decision theory)

14.Glenn Shafer and Judea Pearl, editors. Readings in uncertain reasoning. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1990.

15.Howard Raiffa Decision Analysis: Introductory Readings on Choices Under Uncertainty. McGraw Hill. 1997. ISBN 0−07−52 579-X

16.Morris De Groot Optimal Statistical Decisions. Wiley Classics Library. 2004. (Originally published 1970.) ISBN 0−471−68 029-X

17.Khemani, Karan, Ignorance is Bliss: A study on how and why humans depend on recognition heuristics in social relationships, the equity markets and the brand market-place, thereby making successful decisions, 2005.