3. Платежная матрица и дерево решений как инструменты моделирования.

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 руководительдолжен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

Платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними.

2. То, что может случиться, с полной определенностью не известно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности имеют место.

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.

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».

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.

3. Прогнозирование: сущность, задачи, разновидности, методы. Проблема информации.

Составной частью планирования является прогнозирование – научно обоснованная деятельность по составлению прогнозов. В планирование включается прогнозирование, программирование, моделирование. Прогноз – это вероятностное, научно обоснованное суждение о перспективах, возможных состояниях того или иного объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках достижения будущих состояний. Прогнозирование включает в себя первичный сбор и обработку информации. Виды прогнозов: - по продолжительности: долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные; - по содержанию: экономические, социальные и т.д. - по широте охвата: глобальные, национальные, региональные и т.д. - по методам разработки: балансовые, экспертные, экстраполяционные; - по методологии разработки: генетические, целевые; - по факторному признаку: одно и многофакторные; - по периодичности разработки: ежеквартально, ежегодно, 1 раз в 3-5 лет Методы социального прогнозирования: - по степени формализации: формализованные и эвристические; - по характеру модели: графические, нормативные, балансовые, экстраполяционные, корреляционные, оптимизационные, эвристические; - по содержанию.

 Рассмотрим модели прогнозов. Исторически одним из первых методов, который стал широко использоваться в прогностике – метод экстраполяции. Его суть – построение динамических рядов показателей прогнозируемого процесса с возможно более ранней даты в прошлом вплоть до даты упреждения прогнозов. Однако в социальном прогнозированиивозможности экстраполяции ограничены. Очень широко впрогнозировании используется экспертные методы – вплоть до экспертных оценок. Число экспертов выбирается с учетом динамики среднего линейного отклонения показателя от экспертной оценки. В качестве обобщения используется среднеарифметическая взвешенная величина. Одним из направлений метода экспертных оценок является метод Дельфи. Прогнозы, получаемые с помощью этого метода строятся на исследовании и объективном знании объекта с учетом объективных взглядов и мнений опрашиваемых относительно этого будущего. Графическая модель может быть представлена деревом целей или сетевым графиком.

 Нормативная модель – самая простая и ненадежная. Балансовый метод – соотношение равенства. Применение методов комплексное – нормативным методом рассчитываем расходы, а затем определяем источники доходов. Например – определим баланс мощностей и просчитаем производственную программу. Метод оптимизации. Суть его в предположении того, что в будущем люди выбирают наиболее вероятным наиболее оптимальное. Анализ имевшихся социальных прогнозов позволяет утверждать, что большинство из них все же оказалось несостоятельными. Почему? Во-первых, отсутствовала комплексность прогнозов. Многие прогнозы строились изолировано от процессов, которые происходили в других сферах общественной жизни. Во-вторых, использованные методы отличалдись несовершенством.