Однако методы детерминированного оптимального планирования нельзя механически применять для планирования в условиях неопределенности. Принятие решений при наличии неопределенности имеет определенные особенности, поэтому утверждать о наличии простого и универсального приема, применение которого дает возможность «забыть» о неопределенности, «сводя задачу к предыдущей», довольно рискованно. На методы принятия решений в условиях риска существенным образом накладывают отпечаток многообразия критериев и показателей, посредством которых оценивается уровень риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано на одной из следующих моделей: модель ожидаемого значения;
модель ожидаемого значения и дисперсии;
модель известного предельного уровня;
модель наиболее вероятного события в будущем. Модель ожидаемого значения (МОЗ).Использование МОЗ предполагает принятие решения, обуславливающего максимальную прибыль при имеющихся исходных данных о вероятности полученного результата при том или другом решении. По существу, модель МОЗ представляет собой выборочные средние значения случайной величины. Естественно, что достоверность получаемого решения при этом будет зависеть от объема выборки. Так, если обозначить модель МОЗ — Е (x1,x2,…, xn), гдеx1, x2,…, xn принимаемые решения при их количестве, равном n, то E (xi) (ρ) M (xi), где M (xi) математическое ожидание критерия. Таким образом, МОЗ может применяться, когда однотипные решения в сходных ситуациях приходится принимать большое число раз. Модель «ожидаемого значения — дисперсия».
МОЗ имеет область применения, ограниченную значительным числом однотипных решений, принимаемых в аналогичных ситуациях. Этот недостаток можно устранить, если применять комбинацию МОЗ и выборочной дисперсии s2. Возможным критерием при этом является минимум выражения E (Z, σ) = E (Z) ± k· U (z), гдеE (Z, σ) критерий «ожидаемого значения — дисперсия»; k постоянный коэффициент;U (Z) = mZ/S выборочный коэффициент вариации;mZ оценка математического ожидания;S — оценка среднего квадратического ожидания. Знак «минус» ставится в случае оценки прибыли, знак «плюс» — в случае затрат. Из приведенной зависимости видно, что в данном случае точность предсказания результата повышается за счет учета возможного разброса значений E (Z), то есть введения своеобразной «страховки».
При этом степень учета этой страховки регулируется коэффициентом k, который как бы управляет степенью учета возможных отклонений. Так, например, если для ЛПР имеет большое значение ожидаемые потери прибыли, то k>>1 и при этом существенно увеличивается роль отклонений от ожидаемого значения прибыли E (Z) за счет дисперсии. Модель предельного уровня. Эта модель не имеет четко выраженной математической формулировки и основана в значительной степени на интуиции и опыте ЛПР. При этом ЛПР на основании субъективных соображений определяет наиболее приемлемый способ действий. Модель предельного уровня обычно не используется, когда нет полного представления о множестве возможных альтернатив. Учет ситуации риска при этом может производиться за счет введения законов распределений случайных факторов для известных альтернатив. Несмотря на отсутствие формализации, моделью предельного уровня пользуются довольно часто, задаваясь значениями случайных факторов на основании экспертных или опытных данных. Модель наиболее вероятного исхода. Эта модель предполагает замену случайной ситуации детерминированной путем замены случайной величины прибыли (или затрат) единственным значением, имеющим наибольшую вероятность реализации. Использование данной модели, также как и в предыдущем случае в значительной степени опирается на опыт и интуицию.
При этом необходимо учитывать два обстоятельства, затрудняющие применение этой модели: модель нельзя использовать, если наибольшая вероятность события недопустимо мала; применение модели невозможно, если несколько значений вероятностей возможного исхода равны между собой. Следует отметить, что разработанные модели и приемы решения задач в условиях риска и неопределенности не ограничиваются перечисленными и рассмотренными выше методами. В зависимости от конкретной ситуации в процессе анализа используются и такие методы, как, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, способствующие решению задач, связанных с минимизацией риска. Глава 2 Учет фактора риска при управлении инжиниринговыми процессами в «Александр Недвижимость"2.1 Общая характеристика «Александр Недвижимость"Компания «Александр Недвижимость» была основана 5 июля 1993 года. Со временем она выросла из небольшого подразделения по работе с недвижимостью на вторичном рынке в крупную многопрофильную организацию, построенную по филиальному принципу. В настоящее время в компании «Александр Недвижимость"работают специалисты по загородной, коммерческой недвижимости, первичному и вторичному квартирным рынкам, аренде. Работа организована в 35 офисах, расположенных в Санкт-Петербурге, Ленинградской области и Карелии. За годы своей деятельности агентство неоднократно становилось лауреатом различных конкурсов: «Профессиональное признание», премий «КАИССА» (Ассоциации Риэлторов Санкт-Петербурга) и «АФИНА» (Ассоциации «Загородная недвижимость»). В 2003 году АН «Александр Недвижимость» на Национальном Конгрессе РГР в г. Москва было признано лучшей риэлторской компанией России в номинации «Загородная недвижимость», опередив одного из лидеров московского рынка недвижимости — компанию «Миэль» .Безупречная репутация в профессиональном сообществе и активная позиция руководства агентства «Александр Недвижимость» в общественной жизни дважды подтвердилась избранием Генерального директора компании «Александр Недвижимость" — Сосновского Сергея Петровичана пост Президента Ассоциации Риэлторов Санкт-Петербурга и Ленинградской области в 2001 и 2003 годах. В компании «Александр Недвижимость"уделяется большое внимание внедрению передовых информационных и бизнес — технологий.
Все отделения компании объединены в единое информационное пространство, имеют современное техническое оборудование и программное обеспечение и работают по утвержденным корпоративным стандартам: единые информационная и договорная базы, тарифная сетка оплаты услуг, общая система обеспечения надежности и безопасности. Компания «Александр Недвижимость» выступила инициатором и соучредителем ряда журнальных и интернетпроектов в сфере недвижимости журналов «Загородное обозрение», «Городское обозрение», «Большой Каталог Недвижимости», портала bkn.ru, системы обмена информацией по аренде — «АРЕНДА-OPEN» .
2.2 Модели принятия решений в условиях неопределенности на рынке жилья
В последнее время, благодаря значительному спросу на арендуемое жилье, что, в свою очередь, связано с невозможностью для большинства молодых людей купить собственное жилье, цены на снимаемые квартиры и дома претерпевают неизменный годовой рост в 6−10%. Однако, рынок жилья — это тем не менее.
постоянно трансформирующаяся система цен на различные типы жилых помещений. И эти цены в определенной степени являются сферой неопределенности и непрогнозируемости. Интересно рассмотреть рынок жилья с позиций теории игр, используя при этом различные модели принятия решений в условиях неопределенности[1]. Принцип модели по критерию Вальда ориентирует игрока, А (арендатора дилья) при выборе им стратегии на наихудшее для него состояние рынка жилья, при котором предложений практически нет, то есть если игрок, А выбирает чистую стратегию Аi (i=1,2,…m). Предполагается, что рынок жилья будет находится в таком состоянии, что игрок, А получит наименьший выигрыш среди всех выигрышей при этой стратегии. Wi = minaij, i = 1,2,…, mНаименьший выигрыш Wi при чистой стратегии Аi называется показателем эффективности этой стратегии по критерию Вальда или W-показателем эффективности стратегии Аi. Наибольший W-показатель эффективности называется ценой игры в чистых стратегиях по критерию Вальда или W-ценой игры в чистых стратегиях. Оптимальной во множестве SA чистых стратегий по критерию Вальда или W-оптимальной во множестве SA называется стратегия Ak с наибольшим W-показателем эффективности среди W-показателей эффективности всех чистых стратегий: Wk = maxWiНаибольший W-показатель эффективности называется ценой игры в чистых стратегиях по критерию Вальда или W-ценой игры в чистых стратегиях. Показателем эффективности смешанной же стратегии P = (p1, p2,…, pm) по критерию Вальда или W-показателем эффективности смешанной стратегии P = (p1, p2,…, pm) называется наименьшим из выигрышей, который, естественно, будет не единственным. Обозначается этот показатель через W (P).W-показатель эффективности смешанной стратегии является естественным обобщением показателя эффективности чистой стратегии. Ценой игры в смешанных стратегиях по критерию Вальда или W-ценой игры в смешанных стратегиях называется наибольший из показателей эффективности смешанных стратегий по тому же критерию. Для того чтобы показатель эффективности по критерию Вальда любой смешанной стратегии равнялся цене игры в чистых стратегиях по тому же критерию необходимо и достаточно выполнение двух условий [2]: — у рынка жилья в данной игре существует наихудшее состояние Вальда;
— показатели эффективности всех чистых стратегий по критерию Вальда равны между собой. Модель по критерию максимума является оптимистическим критерием относительно выигрышей, так как считается, что рынок жилья будет наиболее благоприятным для арендатора. Показателем эффективности чистой стратегии Аi (i = 1, 2,…, m) по критерию максимума или М-показателем эффективности стратегии. А называется наибольший выигрыш при этой стратегии. Ценой игры в чистых стратегиях по критерию максимума или М-ценой игры в чистых стратегиях называется наибольший из показателей эффективности чистых стратегий по тому же критерию. Пусть Р — произвольная смешанная стратегия. Наибольший из выигрышей при выборе стратегии Р и при возможных состояниях рынка жилья называется показателем эффективности стратегии Р и обозначает М (Р).Ценой игры в смешанных стратегиях по критерию максимума или М-ценой игры в смешанных стратегиях называется наибольший из показателей эффективности М (Р) всех смешанных стратегий Р. Модель по критерию Гурвица рекомендует стратегию, определяемую по формуле: max{ α minaij + (1- α) maxaij}где α - степень оптимизма, которая изменяется в диапазоне [0−1]. Критерий придерживается некоторой промежуточной позиции, учитывающей возможность как наихудшего, так и наилучшего для человека состояния рынка жилья. При α=1 критерий превращается в критерий Вальде, а при α=0 — в критерий максимума. На α оказывает влияние степень ответственности лица, принимающего решение по выбору стратегии. Чем хуже последствия ошибочных решений, тем больше желания застраховаться, тем ближе α к единице. Модель критерия Сэвиджа состоит в выборе такой стратегии, чтобы не допустить чрезмерно высоких потерь, к которым она может привести. Оптимальная стратегия находится из выражения: min {max (maxaij- aij)}Показателем неэффективности чистой стратегии Аi по критерию Сэвиджа или (Sav)-показателем неэффективности чистой стратегии Аi называется максимальный риск при выборе этой стратегии. Ценой игры в чистых стратегиях по критерию Сэвиджа или (Sav)-ценой игры в чистых стратегиях называется минимальный показатель неэффективности среди показателей неэффективности всех чистых стратегий. Показатель неэффективности смешанной стратегии Р = (р1, р2,…, рm) по критерию Сэвиджа или (Sav)-показатель неэффективности смешанной стратегии Р = (р1, р2,…, рm) определяется следующим образом:(Sav)(P) = max r (P, Пj) где (Р, Пj) — риск игрока, А при выборе им смешанной стратегии Р и при состоянии природы Пj. Цена игры в смешанных стратегиях по критерию Сэвиджа или (Sav)-цена игры в смешанных стратегиях определяется как наименьший показатель неэффективности смешанных стратегий по критерию Сэвиджа. Заключение
Управленческое решение — результат альтернативной формализации экономических, технологических, социально — психологических, административных методов менеджмента, на основе которого управляющая система организации непосредственно влияет на управляемую. Сформировавшись в процессе выбора альтернативы, управленческое решение является определенным итогом управленческой деятельности, результатом обдумываний действий и намерений, выводов, обсуждений, прогнозов, направленных на реализацию целей управления. Принятие управленческих решений — это определяющий процесс управленческой деятельности, поскольку формирует направления деятельности организации и ее отдельных работников. Работа по принятию управленческих решений требует от менеджеров высокого уровня компетентности, значительных затрат времени, энергии, опыта. Обязательность является способностью объективно осознавать необходимость принятия решения согласно сложившейся ситуации. Требует от менеджера неизбежного принятия решения, если этого требуют обстоятельства. Риск — это деятельность субъектов хозяйствования, связанная с преодолением неопределенности в ситуации необходимого выбора, в процессе которого они имеют возможность оценить вероятность достижения желаемого результата, неудачи и отклонения от цели. В рамках указанных принципов менеджмента риска разработан целый ряд видов деятельности по минимизации риска:
1. Предупреждение риска.
2. Принятие степени риска.
3. Распределение риска.
4. Внешнее страхование риска (п. 3 и 4 относятся к внешним способам снижения риска, когда инвестор или субъект риска передает ответственность за наступление возможных потерь третьей стороне).
5. Установление лимитов.
6. Диверсификация.
7. Создание резервов и запасов.
8. Получение дополнительной информации. Выбор того или иного способа минимизации экономического риска обусловливается несколькими факторами, в частности, склонностью субъекта решения риску; видами риска и т. д. Причем основным условием при таком выборе должна оставаться экономическая целесообразность. На методы принятия решений в условиях риска существенным образом накладывают отпечаток многообразия критериев и показателей, посредством которых оценивается уровень риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано на одной из следующих моделей: модель ожидаемого значения; модель ожидаемого значения и дисперсии; модель известного предельного уровня; модель наиболее вероятного события в будущем. В последнее время, благодаря значительному спросу на арендуемое жилье, что, в свою очередь, связано с невозможностью для большинства молодых людей купить собственное жилье, цены на снимаемые квартиры и дома претерпевают неизменный годовой рост в 6−10%. Однако, рынок жилья — это тем не менее.
постоянно трансформирующаяся система цен на различные типы жилых помещений. И эти цены в определенной степени являются сферой неопределенности и непрогнозируемости. Интересно рассмотреть рынок жилья с позиций теории игр, используя при этом различные модели принятия решений в условиях неопределенности.
Список литературы
Афоничкин, А. И. Управленческие решения в экономических системах: учебник / А. И.
Афоничкин, Д. Г. Михаленко. — СПб.
: Питер, 2009. — 480 с.
: ил. — (Учебник для вузов). Балашов, В. Г. Технологии повышения финансового результата: практика и методы / В. Г.
Балашов, В. А. Ириков. ;
М.: МЦФЭР, 2009. — 672 с. Балдин К. В. Риск-менеджмент: учеб.
пособие по специальности «Менеджмент орг.». — М.: Эксмо: Eksmoeducation, 2006. — 364 с. Балдин К. В. Управление рисками: учеб.
пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и упр. М.: Юнити, 2005 — 511 с. Барбаумов В. Е. и др. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2006.
— 877 с. Бирман Л. А. Управленческие решения / Л. А. Бирман. — М.: Изд-во «Дело» АНХ, 2008. — 208 с. Воронова, Элина Борисовна Административные задачи управления в структуре деятельности: особенности процесса переработки информации при принятии решений / Э. Б.
Воронова. — Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2008. — 329 с. Дамодаран, А. Стратегический риск менеджмент: принципы и методики / А. Дамодаран.
— М.: Вильямс, 2010
Зайцев, Михаил Григорьевич, Варюхин, Сергей Евгеньевич Методы оптимизации управления и принятия решений. Примеры, задачи, кейсы: учеб.
пособие / М. Г. Зайцев, С.
Е. Варюхин. — М.
: Дело, 2007. — 663 с. Итоги интерактивного опроса на конференции «Управление рисками в России: в поисках единства» // РА «Эксперт». — 2010. — :
http://www.raexpert.ru/ editions/bulletin/26okt2010a.pdfКнорринг, Владимир Игоревич Теория, практика и искусство управления: учебник для вузов / В. И. Кнорринг. — 3-е изд., изм.
и доп. — М.: Норма, 2007. — 527 с. Ларичев, Олег Иванович Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: учебник / О. И. Ларичев.
— 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Логос, 2008. — 391 с. Лукичева, Любовь Ивановна, Егорычев, Дмитрий Николаевич Управленческие решения: учебник / Л.
И. Лукичева, Д. Н. Егорычев. — 4-е изд., стер. — М.
: Омега-Л, 2009. — 383 с. Марцынковский, Д. Обзор основных аспектов риск-менеджмента / Д. Марцынковский // Корпоративный менеджмент. — 2011.
— :
http://www.cfin.ru/finanalysis/risk/main_meths.shtmlМетоды и стандарты // Риск-менеджмент. — 2009.:
http://www.riskm.ru/Орлов, Александр Иванович Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений: учебник / А. И. Орлов. — М. :Кно
Рус, 2011.-568 с. Панфилова, Альвина Павловна Мозговые штурмы в коллективном принятии решений: учеб.
пособие / А. П. Панфилова. ;
М.: Флинта: Московский психолого-соц. ин-т, 2007. — 316 с. Принятие решений: инструменты руководителя: электронный справочник. ;
3-е изд. — М.: Равновесие, 2004;2008. ;
1 эл. опт.
диск (CD-ROM). -Бизнес-школа
Учитель Ю. Г. Разработка управленческих решений: учебник для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ЮНИТИ, 2007. — 383с.
