Методы принятия решений в условиях риска

Следует отметить, что истинные вероятности предпринимателю, скорее всего, неизвестны, и он лишь принимает во многих случаях гипотезу «fifty-fifty» — пятьдесят на пятьдесят.

Рассмотрим другой пример.

Компания «Омега» собирается инвестировать средства в производство роботов для использования в космических исследованиях. Инвестиции в данный проект производятся в три этапа.

1-й этап. В начальный момент времени t = 0 необходимо потратить $ 500 тыс. долл. на проведение маркетингового исследования рынка.

2-й этап. Если в результате исследования будет выяснено, что потенциал рынка достаточно высок, то компания инвестирует еще $ 1,000 тыс. долл. на разработку и создание опытных образцов робота. Опытные образцы должны быть предложены к рассмотрению инженерам в центре космических исследований, которые решают вопрос о размещении заказа у данной компании.

3-й этап. Если реакция инженеров благоприятная, то в момент времени t = 2 компания начинает строительство нового предприятия по производству данного робота. Строительство такого предприятия требует затрат в $ 10,000 тыс. долл. Если данная стадия будет реализована, то по оценкам менеджеров проект будет генерировать притоки наличности в течение четырех лет. Величина этих потоков наличности будет зависеть от того, насколько хорошо этот робот будет принят на рынке.

Для анализа многостадийных решений чаще всего используется метод дерева решений.

В этом примере мы предполагаем, что очередное решение об инвестировании принимается компанией в конце каждого года. Каждое «разветвление» обозначает точку принятия решения, либо очередной этап. Число в круглых скобках, записанное слева от точки принятия решения, представляет собой чистые инвестиции. В интервале с третьего по шестой годы (с t = 3 пo t = 6) показаны притоки наличности, которые генерируются проектом.

Например, если компания решает реализовывать проект в точке t = 0, то она должна потратить 500 тыс. долларов на проведение маркетингового исследования. Менеджеры компании оценивают вероятность получения благоприятного результата в 80%, и вероятность получения неблагоприятного результата в 20%. Если проект будет остановлен на этой стадии, то издержки компании составят 500 тыс. долларов.

Если по результатам маркетингового исследования компания приходит к оптимистическому заключению о потенциале рынка, то в момент времени t = 1 необходимо потратить еще 1,000 тыс. долларов на изготовление экспериментального варианта робота. Менеджеры компании оценивают вероятность положительного исхода в 60%, а вероятность отрицательного исхода — в 40%.

Если инженеров центра космических исследований устраивает данная модель робота, тогда компания в момент времени t = 2 должна инвестировать 10 000 тыс. долларов для постройки завода и начала производства. Менеджеры компании оценивают вероятность того, что в центре космических исследований воспримут такую модель благожелательно в 60% и вероятность противоположного исхода в 40% (что приведет к прекращению реализации проекта).

Если компания приступает к производству робота, то операционные потоки наличности в течение четырехлетнего срока жизни проекта будут зависеть от того, насколько хорошо продукт будет «принят» рынком. Вероятность того, что продукт будет хорошо «принят» рынком, составляет 30% и в этом случае чистые притоки наличности должны составлять около 10 000 тыс. долларов в год. Вероятность того, что притоки наличности будут составлять около 4000 тыс. долларов и 2000 тыс. долларов в год, равна 40% и 30% соответственно. Эти ожидаемые потоки наличности показаны на нашем рисунке с третьего года по шестой.

Совместная вероятность, подсчитанная на выходе данной схемы, характеризует ожидаемую вероятность получения каждого результата.

Предположим, что ставка цены капитала компании при реализации данного проекта составляет 11,5%, и по оценкам финансовых менеджеров компании реализация данного проекта имеет риски, равные рискам реализации типичного «среднего» проекта компании. Затем, умножая полученные значения чистой приведенной стоимости на соответствующие значения совместной вероятности, мы получим ожидаемую чистую приведенную стоимость инвестиционного проекта.

Поскольку ожидаемая чистая приведенная стоимость проекта получилась отрицательной, то компания должна отвергнуть этот инвестиционный проект. Однако на самом деле вывод не так однозначен. Необходимо также учесть возможность отказа компании от реализации данного проекта на определенном этапе или стадии, что приводит к существенному изменению одной из ветвей дерева решений.

Пример 3.

Главному инженеру компании надо решить, монтировать или нет новую производственную линию, использующую новейшую технологию. Если новая линия будет работать безотказно, компания получит прибыль 200 млн. рублей. Если же она откажет, компания может потерять 150 млн. рублей. По оценкам главного инженера, существует 60% шансов, что новая производственная линия откажет. Можно создать экспериментальную установку, а затем уже решать, монтировать или нет производственную линию.

Эксперимент обойдется в 10 млн. рублей. Главный инженер считает, что существует 50% шансов, что экспериментальная установка будет работать. Если экспериментальная установка будет работать, то 90% шансов зато, что смонтированная производственная линия также будет работать. Если же экспериментальная установка не будет работать, то только 20% шансов за то, что производственная линия заработает. Следует ли строить экспериментальную установку? Следует ли монтировать производственную линию? Какова ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения?

В узле F возможны исходы «линия работает» с вероятностью 0,4 (что приносит прибыль 200) и «линия не работает» с вероятностью 0,6 (что приносит убыток -150) => оценка узла F. EMV (F) = 0,4×200 + 0,6 х (-150) = -10. Это число мы пишем над узлом F.

EMV (G) = 0.

В узле 4 мы выбираем между решением «монтируем линию» (оценка этого решения EMV (F) = -10) и решением «не монтируем линию» (оценка этого решения EMV (G) = 0): EMV (4) = max {EMV (F), EMV (G)} = max {-10, 0} = 0 = EMV (G). Эту оценку мы пишем над узлом 4, а решение «монтируем линию» отбрасываем и зачеркиваем.

Аналогично:

EMV (B) = 0,9×200 + 0,1 х (-150) = 180 — 15 = 165.

EMV© = 0.

EMV (2) = max {EMV (В), EMV (С} = max {165, 0} = 165 = EMV (5). Поэтому в узле 2 отбрасываем возможное решение «не монтируем линию».

EM V (D) = 0,2×200 + 0,8 х (-150) = 40 — 120 = -80.

EMV (E) = 0.

EMV (3) = max {EMV (D), EMV (E)} = max {-80, 0} = 0 = EMV (E). Поэтому в узле 3 отбрасываем возможное решение «монтируем линию».

ЕМ V (A) = 0,5×165 + 0,5×0 — 10 = 72,5.

EMV (l) = max {EMV (A), EMV (4)} = max {72,5; 0} = 72,5 = EMV (A). Поэтому в узле 1 отбрасываем возможное решение «не строим установку».

Ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения равна 72,5 млн. рублей. Строим установку. Если установка работает, то монтируем линию. Если установка не работает, то линию монтировать не надо.

Заключение

Практически любой метод принятия решений, используемый в управлении, можно технически рассматривать как разновидность моделирований.

Для облегчения использования этих методов и повышения качества принимаемых решений руководство пользуется прогнозированием.

Суть каждого принимаемого руководством решения — выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям. Платежная матрица — это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

Таким образом, в ходе данной работы были рассмотрены вопросы и решены следующие задачи:

описание рискового менеджмента, проблем принятия управленческих решений в условиях риска;

раскрытие сущности платежной матрицы как метода принятия решений в условиях риска;

описание метода дерева решений, а также методов его построения.

Таким образом, можно сделать вывод, что цель данной работы достигнута — произведен анализ методов принятия управленческих решений в условиях рискового менеджмента, охарактеризованы области применения этих методов, а также даны рекомендации по использованию на практике.

Список использованных источников

Багиева, М. Н. Концептуальные основы анализа и оценки рисков предприятия: Учеб. пособие по курсу «Упр. рисками». СПб.: Изд-во С. — Петерб.

ун-та экономики и финансов, 2001. — 51 с.

Бадалова, А. Г. Управление рисками предприятий: практический инструментарий для менеджеров. М.: Янус-К, 2004. — 88 с.

Балдин, К.В. Риск-менеджмент: учеб. пособие по специальности «Менеджмент орг.». — М.: Эксмо: Eksmo education, 2006. — 364 с.

Барбаумов, В.Е. и др. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 877 с.

Воробьев, С. Н. Управление рисками в предпринимательстве. М.: Дашков и Ко, 2005. — 769 с.

Воронцовский, А. В. Управление рисками: учеб. пособие для студентов вузов. СПб.: ОЦЭиМ, 2005. — 482 с.

Гончаренко, Л. П. Риск-менеджмент: учеб. пособие. Москва: Кно

Рус, 2006. — 215 с.

Грабовой, П. Г. Управление рисками в недвижимости: учеб. для вузов. М.: Реалпроект, 2005. — 471 с.

Лузгина, О. А. Управление предпринимательскими рисками: учеб. Пособие. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та (ПГУ), 2005. — 143 с.

Урицкая, О. Ю. Основы теории экономического риска: риск в экон. системах: учеб. Пособие. Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2005. — 170 с.

Фомичев, А.Н. Риск-менеджмент: учеб. Пособие. Москва: Дашков и К°, 2006. — 291 с.

Балдин, К.В. Риск-менеджмент: учеб. пособие по специальности «Менеджмент орг.». — М.: Эксмо: Eksmo education, 2006. — 364 с.

Воробьев, С. Н. Управление рисками в предпринимательстве. М.: Дашков и Ко, 2005. — 769 с.

Бадалова, А. Г. Управление рисками предприятий: практический инструментарий для менеджеров. М.: Янус-К, 2004. — 88 с.

Барбаумов, В.Е. и др. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 877 с.

Багиева, М. Н. Концептуальные основы анализа и оценки рисков предприятия: Учеб. пособие по курсу «Упр. рисками». СПб.: Изд-во С. — Петерб. ун-та экономики и финансов,

2001. — 51 с.

Воронцовский, А. В. Управление рисками: учеб. пособие для студентов вузов. СПб.: ОЦЭиМ, 2005. — 482 с.

Фомичев, А.Н. Риск-менеджмент: учеб. Пособие. Москва: Дашков и К°, 2006. — 291 с.

Гончаренко, Л. П. Риск-менеджмент: учеб. пособие. Москва: Кно

Рус, 2006. — 215 с.

Грабовой, П. Г. Управление рисками в недвижимости: учеб. для вузов. М.: Реалпроект, 2005. — 471 с.

Урицкая, О. Ю. Основы теории экономического риска: риск в экон. системах: учеб. Пособие. Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2005. — 170 с.

Лузгина, О. А. Управление предпринимательскими рисками: учеб. Пособие. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та (ПГУ), 2005. — 143 с.