Методология и модели разработки и принятия управленческих решений

Моделирование основывается на применении математических моделей для решения наиболее часто встречающихся управленческих задач. Процедура построения модели состоит из нескольких отдельных этапов:

1) постановка задачи;

2) определение критерия эффективности анализируемой операции;

3) количественное измерение факторов, влияющих на исследуемую операцию;

4) построение математической модели изучаемого объекта или изучаемой операции;

5) количественное решение модели и нахождение оптимального решения;

6) проверка адекватности модели и найденного решения;

7) корректировка и обновление модели.

В группу экономико-математических факторных моделей входят модели, включающие, с одной стороны, экономические факторы, от которых зависит состояние и изменение управляемого экономического объекта и, с другой стороны, — зависящие от этих факторов параметры (показатели) состояния объекта. Если факторы известны, заданы, то модель позволяет определить искомые, неизвестные параметры. Возможна и обратная постановка задачи, при которой заданы желаемые показатели состояния экономического объекта, а надо с помощью модели установить значения факторов, обеспечивающих достижение требуемых показателей. При подобной постановке факторы представляют искомые управляющие воздействия, способные придать объекту управления желаемое состояние и перевести его в это состояние. Факторные модели чаще всего представлены достаточно простыми в математическом отношении линейными или степенными функциями, характеризующими связь между факторами и зависящими от них параметрами экономического объекта (процесса).

Существует множество разнообразных проблем, требующих рассмотрения и разрешения, что в свою очередь обусловливает наличие и множества моделей, с помощью которых решаются проблемы. Наиболее распространенными являются модели.

Теория игр.

Модели теории очередей (оптимального обслуживания)

Модели управления запасами.

Модели линейного программирования.

С учетом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости могут применяться и другие типы моделей.

При отсутствии основных факторов — модели нелинейного программирования; при необходимости включения в анализ факторов времени — модели динамического программирования; при вероятностном влиянии факторов на результат операции — модели математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ). Обширный класс экономико-математических моделей образуют оптимизационные модели, позволяющие выбрать из всех возможных решений самый лучший, оптимальный вариант. В математическом смысле оптимальность понимается как достижение экстремума (максимума или минимума) критерия оптимальности, именуемого также целевой функцией. Оптимизационные задачи решаются посредством применения моделей с помощью методов математического программирования, реализуемых обычно с применением электронно-вычислительной техники.

Оптимизационные модели чаще всего используются в задачах отыскания лучшего способа использования экономических ресурсов, позволяющего достичь максимального целевого эффекта.

Таким образом, моделирование является одним из важнейших элементов принятия управленческого решения и основывается на применении математических моделей в экономике. На практике используется множество моделей, наиболее распространенные из них – это теория игр, теория очередей, модели управления запасами и модели линейного программирования. Все они применяются для решения наиболее часто встречающихся, повторяющихся экономических и управленческих задач.

Методы принятия управленческих решений

Все методы принятия управленческих решений можно объединить в три группы

1) Неформальные (эвристические) методы принятия решений.

2) Коллективные методы обсуждения и принятия решений.

3) Количественные методы принятия решения.

Дерево решений — еще один популярный метод науки управления, используемый для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. Дерево решений — это схематичное представление проблемы принятия решений. Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений — это полезный инструмент для принятия последовательных решений.