Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности

Это самый простой случай: известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Вероятность каждого события равна единице. Нужно выбрать один из возможных вариантов. Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов. Остановимся на двух возможных ситуациях: а) имеется два альтернативных варианта;

 б) число альтернативных вариантов больше двух.

а) n=2

В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов. Последовательность действий здесь очевидна:

• определяется критерий, по которому будет осуществляться отбор;
• методом “прямого счета” исчисляются значения критерия для сравниваемых вариантов;
• вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору.

б) n>2

Процедурная сторона анализа существенно осложняется из-за множественности вариантов, техника “прямого счета” в этом случае практически неприменима. Наиболее удобный вычислительный аппарат – методы оптимального программирования (отметим, что термин “программирование”, заимствованный из западной литературы в результате прямого и не вполне удачного перевода означает в данном случае “планирование”). Эти методы (линейное, нелинейное, динамическое и др.) достаточно хорошо разработаны в теории, однако на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование.

При поведении анализа в условиях определенности весьма успешно могут применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта (по сути дела – компьютерная программа), содержащая b-е число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях подвергаются варьированию. Таким образом, машинная имитация – это эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев. В подобных расчетах могут активно использоваться жестко детерминированные факторные модели. Простейшим примером такого имитационного моделирования с помощью жестко детерминированных моделей является прогнозирование одной из форм бухгалтерской отчетности – отчета о финансовых результатах и их использовании. Чистая прибыль как итоговый результативный показатель данной формы зависит от разных факторов – объема реализации, темпа изменения этого показателя, уровня затрат, доли доходов и расходов от внереализационных операций и др. Здесь может решаться как прямая задача – варьируя факторными признаками, ищут приемлемое значение прибыли, так и обратная задача – по заданному значению прибыли найти приемлемую комбинацию значений факторных признаков.