1.3. Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях риска
Методы принятия решений в условиях риска разрабатываются и обосновываются в рамках так называемой теории статистических решений. При этом в случае «доброкачественной», или стохастической, неопределенности, когда состояниям природы поставлены в соответствие вероятности, заданные экспертно либо вычисленные, решение обычно принимается на основе критерия максимума ожидаемого среднего выигрыша или минимума ожидаемого среднего риска — матрицы выигрышей или рисков (см. предыдущую главу).
Построение матрицы выигрышей и матрицы рисков. Если для некоторой игры с природой, задаваемой платежной матрицей А = ||аij||mn , стратегиям природы Пj соответствуют вероятности Pj, то лучшей стратегией игрока 1 будет та, которая обеспечивает ему максимальный средний выигрыш, т.е.
Применительно к матрице рисков (матрице упущенных выгод) лучшей будет та стратегия игрока, которая обеспечивает ему минимальный средний риск:
Заметим, что когда говорится о среднем выигрыше или риске, то подразумевается многократное повторение акта принятия решений. Условность предположения заключается в том, что реально требуемого количества повторений чаще всего может и не быть [16, 52].
Покажем, что перечисленные выше критерии эквивалентны в том смысле, что оптимальные значения для них обеспечивает одна и та же стратегия Ai игрока 1. Действительно,
т.е. значения критериев отличаются на постоянную величину, поэтому принятое решение не зависит от стратегии Аг
Например, для игры, задаваемой матрицей А или матрицей R, при условии, что p1=р2 =р3 =р4 = l/4, A1 — лучшая стратегия игрока 1 по критерию (1), поскольку
Эта же стратегия лучшая для игрока 1 и по критерию (2) относительно обеспечения минимального уровня риска:
На практике целесообразно отдавать предпочтение матрице выигрышей А или матрице рисков R в зависимости от того, какая из них определяется с большей достоверностью. Это особенно важно учитывать при экспертных оценках элементов матриц А и R.
Позиционные игры. Многие задачи требуют анализа последовательности решений и состояний среды, когда одна совокупность стратегий игрока и состояний природы порождает другое состояние подобного типа. Дерево решений используется, если имеют место два или более последовательных множества решений (причем последующие решения основываются на результатах предыдущих) и/или два или более множества состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью).
Дерево решений — это графическое изображение последовательности' решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.
Процесс принятия решений с помощью дерева решений в общем случае предполагает выполнение следующих пяти этапов.
Формулирование задачи. Прежде всего необходимо отбросить не относящиеся к проблеме факторы, а среди множества оставшихся выделить существенные и несущественные. Это позволит привести описание задачи принятия решения к поддающейся анализу форме. Должны быть выполнены следующие основные процедуры:
определение возможностей сбора информации для экспериментирования и реальных действий;
составление перечня событий, которые с определенной вероятностью могут произойти;
установление временного порядка расположения событий, в исходах которых содержится полезная и доступная информация, и тех последовательных действий, которые можно предпринять.
Построение дерева решений. На данном этапе осуществляется построение дерева решений.
Оценка вероятностей состояний среды, т.е. сопоставление шансов возникновения каждого конкретного события. Следует отметить, что указанные вероятности определяются либо на основании имеющейся статистики, либо экспертным путем.
Установление выигрышей (или проигрышей, как выигрышей со знаком минус) для каждой возможной комбинации альтернатив (действий) и состояний среды.
Решение задачи. Рассмотрим основные термины:
■ безусловный денежный эквивалент игры — максимальная сумма денег, которую руководитель готов заплатить за участие в игре, или, что то же, та минимальная сумма денег, за которую он готов отказаться от игры. Каждый индивид имеет свой безусловный денежный эквивалент;
ожидаемая денежная оценка — средний выигрыш в игре, рассчитывается как сумма произведений размеров выигрышей на вероятности этих выигрышей;
объективист — индивид, для которого безусловный денежный эквивалент совпадает с ожидаемой денежной оценкой игры;
субъективный —индивид, для которого безусловный денежный эквивалент не совпадает с ожидаемой денежной оценкой.
1Источники:
1. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: учебное пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999.
2. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега-Л, 2006 г. – с.185-209.