Министерство образования Республики Беларусь БЕЛОРУССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра менеджмента КОММЕРЧЕСКИЙ РИСК И ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Методические указания по выполнению расчетно-графической работы М и н с к 2 0 1 0 Министерство образования Республики Беларусь БЕЛОРУССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра менеджмента КОММЕРЧЕСКИЙ РИСК И ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Методические указания по выполнению расчетно-графической работы для студентов дневной и заочной форм обучения специальностей 1-26 02 02 «Менеджмент», 1-25 01 08 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», специализация 1-26 02 02 02 «Международный менеджмент» М и н с к 2 0 1 0 УДК 005.334 (075.8) ББК 65.290-2я7 К 63 С о с т а в и т е л ь В.А. Дехтяренко Р е ц е н з е н т ы : Г.Н. Сицко, Л.М. Усов Данные методические указания составлены в соответствии с программой дисциплины «Коммерческий риск и теория принятия решений» для студентов специальностей 1-26 02 02 «Менеджмент», 1-25 01 08 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», специализация 1-26 02 02 02 «Международный менеджмент». Содержат перечень расчетно-графических заданий, рекомендации по их выполнению, а также общие требования к содержанию и оформлению. Выполнение расчетно-графической работы позволит студентам приобрести практические навыки применения методов и процедур принятия решений в различных прикладных областях. Подразделы 2.2 и 2.3 подготовлены с участием Д.А. Шумской. © БНТУ, 2010 3 СОДЕРЖАНИЕ Введение ........................................................................................ 4 1. Общие положения ..................................................................... 5 1.1. Порядок выполнения расчетно-графической работы ..................................................... 5 1.1.1. Содержание расчетно-графической работы ......... 5 1.1.2. Пример выбора варианта .......................................... 5 1.2. Содержание расчетно-графической работы .................. 6 1.3. Оформление расчетно-графической работы ................. 7 1.4. Защита расчетно-графической работы ........................... 9 2. Расчетно-графическая часть .................................................. 10 2.1. Оценка и выбор многокритериальных решений в условиях определенности ....................................................... 10 2.2. Оценка и выбор решений в условиях риска ................. 18 2.2.1. Характеристика процесса принятия решений в условиях риска .......................................................................... 18 2.2.2. Постановка задачи ................................................... 19 2.3. Оценка и выбор решений в условиях неопределенности.................................................... 21 2.3.1. Характеристика процесса принятия решений в условиях риска ........................................................... 21 2.3.2. Постановка задачи .................................................. 22 Литература ................................................................................... 30 ПРИЛОЖЕНИЯ .......................................................................... 32 ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Варианты расчетно-графической работы ................................. 32 ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Оформление титульного листа расчетно-графической работы ....................................... 34 ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Тесты по программированному контролю уровня знаний по дисциплине «Коммерческий риск и теория принятия решений» ............... 35 ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Вопросы к экзамену по дисциплине «Коммерческий риск и теория принятия решений» ................ 45 4 ВВЕДЕНИЕ Расчетно-графические работы (РГР) выполняются студен- тами специальностей «Менеджмент» и «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» факультета технологий управления и гумани- таризации в соответствии с программой учебной дисциплины «Коммерческий риск и теория принятия решений». Целью РГР является закрепление и углубление навыков по основным темам данной дисциплины и формирование управ- ленческого мышления, а также овладение умением практиче- ского применения полученных знаний. В РГР студент должен показать: 1) знание основ математического аппарата, используемого для решения практических задач принятия решений в услови- ях определенности, риска и неопределенности; 2) умение анализировать результаты расчетов по оценке, выбору и принятию одно- или многокритериальных решений; 3) навыки владения современной вычислительной техникой. Общие требования к РГР:  чёткость построения;  логическая последовательность изложения промежуточ- ных результатов расчетов;  конкретность изложения результатов работы;  соответствие оформления РГР нормативным документам. Выполнение РГР осуществляется под руководством препо- давателя. В «Методических указаниях» представлены четыре прило- жения: 1. Приложение 1 «Варианты расчетно-графической работы». 2. Приложение 2 «Оформление титульного листа». 3. Приложение 3 (справочное) «Тесты по программирован- ному контролю знаний по дисциплины (раздел «Системное мышление»). 4. Приложение 4 «Вопросы к экзамену». 5 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1.1. Порядок выполнения расчетно-графической работы Непосредственное руководство работой студента по вы- полнению РГР осуществляет руководитель, в обязанности ко- торого входит: 1) выдача задания на выполнение РГР; 2) оказание студенту помощи в разработке календарного графика выполнения РГР; 3) помощь в подборе необходимой литературы; 4) проведение консультаций в соответствии с графиком; 5) контроль за ходом выполнения РГР; 6) проверка выполненной РГР. В установленные сроки студент отчитывается перед руко- водителем РГР о ходе ее выполнения. 1.1.1. Содержание расчетно-графической работы Каждый вариант РГР включает три вида задач:  «Оценка и выбор многокритериальных решений в усло- виях определенности»;  «Оценка и выбор решений в условиях риска»;  «Оценка и выбор решений в условиях неопределенности». Конкретный вариант РГР определятся студентом в соответ- ствии с двумя последними цифрами номера зачетной книжки (прил. 1). 1.1.2. Пример выбора варианта Если последние две цифры номера зачетной книжки 12, то тип задачи «Оценка и выбор многокритериальных решений в условиях определенности» второй и вариант исходных дан- ных к этой задаче – тоже второй. Вторая задача «Принятие решений в условиях риска» – ва- риант исходных данных двенадцатый. 6 Третья задача «Принятие решений в условиях неопреде- ленности» – вариант исходных данных девятнадцатый. Внимание. Если последние две цифры номера зачетной книжки больше 70, то вариант РГР определяется как сумма двух цифр номера зачетной книжки. Например, если две последние цифры номера зачетной книжки 71, то вариант РГР 8 (7+1 = 8). 1.2. Содержание расчетно-графической работы РГР должна содержать:  титульный лист;  содержание;  введение;  расчетно-графическую часть;  заключение;  список использованных источников;  приложения (при необходимости). Содержание – перечень разделов (глав, параграфов). Все главы и параграфы нумеруются. В содержании напротив каж- дого заголовка указываются страницы. Введение. В нем кратко характеризуются актуальность иссле- дуемой проблемы, цель и задачи РГР. Объем введения 1–1,5 страницы. Расчетно-графическая часть. В расчетно-графической ча- сти необходимо решить три типа задач в соответствии с вы- бран-ным вариантом. Заключение. В нем излагаются выводы и предложения, к ко- торым пришел автор в результате выполнения РГР. Они должны быть краткими, четкими, конкретными. Список использованных источников. В него включаются те источники, которые были использованы при подготовке РГР. Приложение. В приложения выносятся таблицы, графики, схемы, которые дополнительно иллюстрируют ход и результаты решения задач. На приложения должны быть даны ссылки в РГР. 7 1.3. Оформление расчетно-графической работы Общие правила РГР должна быть аккуратно оформленной, выполненной в машинописном виде на одной стороне белой бумаги формата А4 (210 × 297 мм) через полтора интервала или в рукописном виде, удобном для чтения. Общий объем работы – 10–15 страниц машинописного текста. Текст работы следует располагать, соблюдая следующие раз- меры полей: левое – 30 мм, правое – 10 мм, верхнее – 15 мм, нижнее – 10 мм. Опечатки, описки, обнаруженные при оформлении работы, должны быть исправлены чернилами соответствующего цвета после аккуратной подчистки или закрашены белой краской. РГР должна быть сброшюрована в папке-скоросшивателе. Титульный лист Титульный лист оформляется в соответствии с прил. 2. Порядок изложения работы Текст строится по схеме «раздел (глава) – подраздел – пункт». Разделы (главы) должны иметь порядковые номера в преде- лах всего документа, обозначенные арабской цифрой без точки. Слово «глава» не пишется. Подразделы должны иметь нумера- цию в пределах каждого раздела. Номер подраздела состоит из номера раздела и подраздела, разделенных точкой. Пункты ну- меруются в пределах подраздела по той же схеме. Если раздел или подраздел состоит из одного пункта, он также нумеруется. Если текст документа подразделяется толь- ко на пункты, они нумеруются порядковыми номерами в пре- делах документа. Содержание, введение, заключение и список использован- ных источников также начинаются с новой страницы и не ну- меруются. 8 Нумерация страниц Страницы РГР нумеруются арабскими цифрами в верхнем правом углу листа. Титульный лист, содержание и первый лист введения не нумеруют, но включают в общую нумерацию. Иллюстрации Иллюстрации (схемы, рисунки, графики и т. п.) следует располагать в тексте на той странице, где они упоминаются, или на следующей странице. Иллюстрации нумеруются в пределах главы арабскими цифрами. Иллюстрации при необходимости могут иметь наименова- ние и пояснительные данные (подрисуночный текст). Иллю- страции обозначаются словом «Рисунок». Например: Рисунок – 1.1 (Наименование рисунка) Таблицы Для лучшей наглядности и удобства сравнения материал размещают в таблицах. Таблицы нумеруются в пределах главы арабскими цифрами. Над левым верхним углом таблицы помещают надпись «Таб- лица» с указанием ее номера, например: «Таблица – 2.1» (пер- вая таблица второй главы). Каждая таблица должна иметь свой заголовок. На все таблицы должны быть ссылки в тексте. Таблицу сле- дует помещать под текстом, где она упоминается впервые, или на следующей странице. Заголовки граф и строк таблицы следует писать с пропис- ной буквы, а подзаголовки – со строчной, если они составля- ют одно предложение с заголовком, или с прописной, если они имеют самостоятельное значение. 9 Формулы Формулы отделяются из текста свободными строками. По- яснения символов должны быть приведены непосредственно под формулой, если они не пояснялись ранее в тексте. Формулы нумеруются в пределах главы арабскими цифрами. Например: , )1( 12 22    nnm S С (1.5) где    ni iRS ,...,1 2 , n – количество альтернатив; m – количество экспертов. Список использованных источников Список использованных источников должен содержать пе- речень литературы, использованной при выполнении работы. При описании источника информации указывается фами- лия автора и его инициалы, наименование работы, место ее издания, издательство и год издания. Если авторов источника три и более, то он описывается под фамилией одного автора, указанного в издании первым, с до- бавлением слов «[и др.]». Для журналов указываются номера страниц, где помещена статья. 1.4. Защита расчетно-графической работы Выполненная студентом РГР проверяется преподавателем– руководителем. Работа подписывается студентом и руководителем на ти- тульном листе с указанием даты. 10 Если работа отвечает предъявленным к ней требованиям, она возвращается студенту с отзывом руководителя и указа- нием о допуске к защите. Защита РГР производится за две недели до начала зачетно- экзаменационной сессии. Защищенные РГР хранятся на кафедре. Сроки хранения – в соответствии с установленным нормативом. 2. РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ Содержание расчетно-графической части Каждый вариант РГР включает три вида задач:  оценка и выбор многокритериальных решений в услови- ях определенности;  принятие решений в условиях риска;  принятие решений в условиях неопределенности. Ниже рассматриваются сущность, характеристики и типо- логия выше перечисленных видов задач. 2.1. Оценка и выбор многокритериальных решений в условиях определенности Характеристика процесса принятия решений в услови- ях определенности: Значения оценочных показателей должны быть количе- ственно измеримы (т. е. иметь единицу измерения). 1. Ограничения назначения оценочных показателей долж- ны быть заданы количественно (например, функциональное ограничение на производительность оборудования выражает- ся Nrm = 55 шт./ч., или областное ограничение на этот же пока- затель: 60 шт./ч > Nrm ≥ 53 шт./ч, т.е. Nrm = [53,60]). 2. Информация (исходные данные) должна обладать свой- ствами: - достоверности (точности); - актуальности (своевременности); 11 - достаточности (матрица исходных данных должна быть без «пустых» клеток); - однозначности; - измеримости (т.е. иметь единицу измерения); - соответствия (исходные данные однозначно соответству- ют каждой конкретной альтернативе по каждому конкретному показателю); - процедуры (алгоритмы, модели, формулы) оценки, выбо- ра и оптимизации альтернатив должны быть математически корректны. Классификация задач принятия решений в условиях определенности: Тип 1. Многокритериальная оценка и ранжирование исходно- го множества альтернатив (без учета выполнения ограничений); Тип 2. Многокритериальная оценка и ранжирование подмно- жества работоспособных альтернатив (т.е. удовлетворяющих наложенным ограничениям); Тип 3. Многокритериальная оценка работоспособных аль- тернатив и выбор узловой rузл (т.е. наилучшей из подмноже- ства работоспособных) альтернативы; Тип 4. Формирование подмножества доминирующих альтер- натив из подмножества работоспособных; Тип 5. Формирование подмножества доминируемых альтер- натив из подмножества работоспособных; Тип 6. Формирование подмножества недоминируемых аль- тернатив (Парето-оптимальных) из подмножества работо- способных; Тип 7. Определение путей оптимизации узловой альтерна- тивы rузл. Основные этапы алгоритма многокритериальной оценки, выбора и оптимизации альтернатив в условиях опреде- ленности: 1. Задать единицы измерения показателей (таблица 2.1, графа 3). 12 2. Задать направления экстремизации по каждому показателю (таблица 2.1, графа 5). Например, производительность целесооб- разно стремить к максимуму, а себестоимость – к минимуму. 3. Проверить каждую альтернативу на удовлетворение ограничениям. 4. Удалить из исходного множества альтернатив те, кото- рые не удовлетворяют хотя бы одному из ограничений. 5. Сформировать подмножества доминирующие, домини- руемые и Парето-оптимальные из множества работоспособ- ных альтернатив Rраб. 6. Определить кванту по каждому mn показателю (табли- ца 2.1, графа 14). 7. Проранжировать кванты «сверху вниз» и «снизу вверх» (таблица 2.1, графы 15, 16). 8. Определить весовые коэффициенты Cm по каждой кванте (таблица 2.1, графа 17). 9. Проверить весовые коэффициенты Cm на соответствие рангам. При обнаружении противоречий между Cm и ранга- ми произвести корректировку рангов квант или Cm . 10. Рассчитать нормированные весовые коэффициенты mС для всех квант по формуле     Mm m m m m C C С 1 (результаты внести в графу 18 таблицы 2.1). 11. Рассчитать количество квант rm (таблица 2.1, графы 19, 20) для каждой r-й альтернативы по каждому m-му показателю: m rm rm n N  , где Nrm – количественные значения каждой r-й альтернативы по каждому m-му показателю. 13 12. Построить матрицу мер эффективности rmS для всех альтернатив по формуле mmrrm CS  ξ . Результаты расчетов занести в таблицу 2.1, графы 21, 22. 13. Рассчитать обобщенный критерий эффективности rЕ для всех альтернатив по формуле    maxmax 1 min 1 max M m mr M m mrr SSЕ , где Mmax, Mmin – соответственно показатели, подлежащие мак- симизации и минимизации. Результаты расчетов занести в таблицу 2.1, графа 23. 14. Выбрать узловую rузл (наилучшую) альтернативу. Узловой является та альтернатива, которая обладает макси- мальным значением Er (с учетом знака), т. е. rr Еmaxузл  . Резу- льтаты выбора занести в таблицу 2.1, графа 24. 15. Определить пути оптимизации rузл. Узловая альтернатива rузл подвергается оптимизации сле- дующим образом: 15.1. Используя матрицу мер эффективности rm S (таблица 2.1, графы 21, 22), сформировать упорядоченное множество m альтернатив по каждому показателю, исходя из величин rm S (т. е. выполняется «упорядочение по строкам»), например: .,...,, ........................ ;,,...,, ...................... ;,...,, ;,...,, узл5 36узл узл542 узл121 Mm m RRR RRR RRR RRR     14 15.2. Определить место узловой альтернативы rузл в каж- дом из упорядоченных множеств m . 15.3. Определить возможные пути оптимизации альтерна- тивы rузл по каждому m-му показателю по правилу: если упорядоченное множество m построено по показате- лю, подлежащему максимизации (минимизации), то rузл мо- жет быть улучшена (оптимизирована) за счет использования решений, заложенных в тех альтернативах, которые распо- ложены слева (справа) в множестве m . Результаты расчетов занести в таблицу 2.1, графа 25. Постановка задачи Предприятие (МТЗ) планирует запустить в производство новую модель трактора на базе МТЗ-140. Заданы семь вариантов (альтернатив) R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7 новых моделей тракторов. Каждая из семи моделей характеризуется тремя показате- лями: производительностью, себестоимостью и надежностью. Требуется, используя исходные данные, которые приведены ниже, решить задачу многокритериальной оценки, выбора и оп- тимизации, указанных семи вариантов новых моделей тракторов. Типы задач вида «Оценка и выбор многокритериальных ре- шений в условиях определенности» приведены в п.2.1. Варианты исходных данных Вариант 1 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 110 112 100 110 115 120 125 190 2 Себестоимость С ≤ 200 100 200 180 150 80 70 210 3 Надежность Н ≥ 3000 3100 3500 3200 2800 3600 3700 2500 15 Вариант 2 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 110 115 95 110 120 125 130 90 2 Себестоимость С ≤ 200 170 205 180 160 78 75 215 3 Надежность Н ≥ 3000 3150 3400 3300 2700 3500 3600 2650 Вариант 3 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 110 113 105 118 120 125 130 95 2 Себестоимость С ≤ 200 140 200 180 150 75 70 220 3 Надежность Н ≥ 3000 3100 3300 3200 2950 3550 3650 2700 Вариант 4 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 110 115 95 110 120 125 125 90 2 Себестоимость С ≤ 200 145 205 185 160 80 70 215 3 Надежность Н ≥ 3000 3050 3450 3100 2900 3550 3600 2500 Вариант 5 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 110 125 108 110 120 130 135 105 2 Себестоимость С ≤ 200 150 200 185 160 145 140 230 3 Надежность Н ≥ 3000 3250 3350 3225 2950 3360 3450 2900 Вариант 6 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 130 135 125 130 140 150 160 120 2 Себестоимость С ≤ 150 140 170 145 150 135 125 175 3 Надежность Н ≥ 3300 3400 3500 3550 3200 3600 3700 3150 16 Вариант 7 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 130 135 120 130 115 140 150 110 2 Себестоимость С ≤ 150 140 160 145 135 120 110 165 3 Надежность Н ≥ 3300 3350 3400 3450 3200 3500 3600 3150 Вариант 8 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 130 130 125 135 110 145 155 105 2 Себестоимость С ≤ 150 145 150 140 130 125 120 155 3 Надежность Н ≥ 3300 3300 3300 3400 3270 3430 3490 3250 Вариант 9 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 130 135 125 130 140 150 170 110 2 Себестоимость С ≤ 150 145 175 140 155 130 120 180 3 Надежность Н ≥ 3300 3400 3500 3550 3200 3600 3700 3150 Вариант 10 № п/п Оценочные показатели М Ограничения Исходное множество альтернатив Rисх R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 Количественные значения Nr m 1 Производительность П ≥ 130 140 130 150 135 155 160 125 2 Себестоимость С ≤ 150 145 175 140 155 130 120 180 3 Надежность Н ≥ 3300 3350 3400 3450 3200 3500 3600 3150 Таблица 2.1 – Матрица исходных данных и результатов расчетов по алгоритму принятия решений в условиях определенности № п/п Оценоч- ные по- казатели М Е д . и зм . О гр ан и ч ен и я Н ап р ав л ен и е эк ст р ем и за ц и и Исходное множество альтернатив Rисх П о д м н о ж ес тв о р аб о то сп о со б - н ы х а л ьт ер н ат и в R р аб В ел и ч и н а к ва н ты n m Ранжиро- вание квант В ес о вы е к о эф ф и ц и ен ты к ва н т C m ( 0 ,1 0 0 ) Н о р м и р о ва н н ы е C m ( 0 ,1 ) Коли- чество квант ξrm Мера эф- фектив- ности Srm О б о б щ ен н ы й к р и те р и й эф ф ек ти вн о ст и E r В ы б о р R у зл П у ти о п ти м и за ц и и R у зл и а н ал и з и х р еа л и за ц и и R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 св ер х у в н и з сн и зу в ве р х Количественные значения Nr m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 1 Произво- дитель- ность П ≥ 110 Матрица исходных данных (по вариантам) 2 Себесто- имость С ≤ 200 3 Надеж- ность Н ≥ 3000 1 7 18 2.2. Оценка и выбор решений в условиях риска 2.2.1. Характеристика процесса принятия решений в условиях риска Риск – это мера несоответствия между возможными резуль- татами принятого решения и теми результатами, которые могли бы обеспечить принятие и реализацию оптимального решения. В хозяйственной деятельности риск может измеряться ве- личиной необходимых дополнительных затрат либо величи- ной недополученной прибыли. Источниками риска являются неполнота, недостоверность, неактуальность и неоднозначность используемой информации как о самой организации, так и о ее внешнем окружении. Существуют два основных метода определения риска: 1) статистический, который состоит в накоплении стати- стических данных об объекте риска (например, потерях, при- былях, о работе оборудования, о стабильности трудового кол- лектива). При достаточно большой базе данных этот метод может дать вполне приемлемые результаты; 2) метод экспертных оценок, который основан на эксперт- ных оценках специалистов, хорошо знающих анализируемую область хозяйственной деятельности. Этот метод способен давать хорошие результаты при условии грамотного подбора экспертов (с учетом их компетентности и объективности), а также при достаточной представительности группы экспертов. Алгоритм анализа риска можно представить как последова- тельность выполнения следующих этапов: 1) выявление возможных рисков во всех направлениях дея- тельности организации; 2) определение вероятности (объективной или субъектив- ной) наступления каждого риска; 3) определение тяжести последствий наступления каждого риска. Тяжесть последствий может быть определена несколь- кими способами: 19 3.1) в качественной шкале (например, тяжелые послед- ствия, критическое состояние, «легкие ушибы»); 3.2) в баллах, отражающих тяжесть последствий риска; 3.3) в денежном выражении; 3.4) определение потерь при наступлении каждого риска (произведение вероятности на тяжесть); 3.5) ранжирование рисков по степени потерь; 3.6) выбор стратегии и тактики устранения (илиминации) рисков. 2.2.2. Постановка задачи Фирма планирует реализацию одного из коммерческих про- ектов. Причем известны экспертные оценки, связанные с реа- лизацией этих проектов (таблица 2.2). Таблица 2.2 – Исходные данные Вари- ант Оценка Проект 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 1 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 4 3 2 2 3 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 8 6 8 7 9 7 2 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 1 4 3 2 1 4 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 6 9 8 9 10 7 3 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 2 2 4 3 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 9 6 7 9 9 8 4 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 3 2 4 4 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 6 8 9 7 8 7 5 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 3 2 4 2 4 3 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 10 8 7 9 8 6 6 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 3 3 4 2 1 4 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 8 7 6 7 9 7 7 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 4 2 2 3 1 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 8 8 9 7 6 8 8 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 4 4 3 4 2 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 8 7 6 9 10 8 20 Окончание табл. 2.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 3 3 2 4 2 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е.в год) 8 6 8 7 7 9 10 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 3 1 4 2 3 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 9 6 10 6 8 7 11 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 3 2 4 2 4 3 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 10 8 7 9 8 6 12 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 1 4 3 2 1 4 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 6 9 8 9 10 7 13 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 2 2 4 3 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 9 6 7 9 9 8 14 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 3 2 4 4 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 6 8 9 7 8 7 15 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 4 2 2 3 1 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 8 8 9 7 6 8 16 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 4 3 2 2 3 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 9 6 7 9 9 8 17 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 2 4 2 2 3 1 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 8 7 6 7 9 7 18 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 3 3 2 4 2 2 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 10 8 7 9 8 6 19 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 1 4 3 2 1 4 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 9 6 7 9 9 8 20 Пессимистическая оценка Xmin (млн. у.е. в год) 1 4 3 2 1 4 Оптимистическая оценка Xmax (млн. у.е. в год) 6 8 9 7 8 7 Исходные данные (таблица 2.2) подготовлены Н.А.Сидорович. Требуется выбрать рациональный вариант коммерческого проекта, если среднегодовая прибыль от реализации проекта должна быть не менее 4,5 млн. у.е. при минимальном риске. Задачу решить по следующей схеме: 1. Оценить эффективность проекта по критерию ожидае- мой среднегодовой прибыли; 2. Определить допустимые проекты, исходя из заданного уровня среднегодовой прибыли; 3. Оценить риск допустимых проектов на основе коэффи- циента вариации ожидаемой среднегодовой прибыли; 21 4. Из множества допустимых проектов выбрать рациональ- ный вариант коммерческого проекта, которому соответствует минимальный риск. Степень риска коммерческого проекта можно оценить с помощью коэффициента вариации varK , который характери- зует относительный разброс случайной величины в виде ожи- даемой прибыли от реализации проекта: min%100 MO SIGMA var K . Чем больше коэффициент вариации, тем больше неопреде- ленность в отношении ожидаемой прибыли и, следовательно, тем больше степень риска коммерческого проекта. Причем принято выделять следующие уровни риска: 1. Kvar < 10 % – малая степень риска; 2. Kvar = (10–25) % – средняя степень риска; 3. Kvar > 25 % – высокая степень риска. MO и SIGMA ожидаемой среднегодовой прибыли от реа- лизации коммерческих проектов определяются на основе при- ближенных соотношений для -распределения: 5 23 MO maxmin XX   ; 5 SIGMA minmax XX   . 2.3. Оценка и выбор решений в условиях неопределенности 2.3.1. Характеристика процесса принятия решений в условиях риска Неопределенность понимается как не вполне отчетливый, неточный, неясный или неоднозначный ответ. 22 Источниками неопределенности могут быть: – низкое качество информации, используемой в качестве исходной в процессе оценки и выбора альтернатив. Низкое каче- ство информации характеризуется недостоверностью, неодноз- начностью, неактуальностью, неполнотой, противоречивостью или неточностью информации; – низкое качество или полное отсутствие информации о внеш- ней среде, влияющей на эффективность работы организации; – несоответствие информации постановке задачи; – некорректность (в математическом смысле) процедур об- работки информации; – форс-мажорные события, которые возникают помимо во- ли конкретного работника и могут изменить намеченный ход событий; – монополизация (закрытость, недоступность) внешними ор- ганизациями необходимых для выработки решений сведений; – сложность обработки информации. Измерение степени неопределенности обычно выражается: – в качественной шкале (больше, меньше, немного); – условных единицах (например, в баллах); – интервальном представлении информации (например, надежность работы оборудования оценивается в интервале от 3000 до 4500 часов). Для принятия решений в условиях неопределенности ис- пользуются критерии Лапласа; Вальда; Гурвица; Севиджа; максимума среднего выигрыша; минимума среднего риска. 2.3.2. Постановка задачи Фирма планирует создание сервисного центра по обслужи- ванию и сопровождению своих изделий. Прибыль сервисного центра зависит от количества АРМ Хj и потока заказов на об- служивание Si. Исходные даные для решения данной задачи приведены в таблице 2.3. 23 Таблица 2.3 – Исходные данные для решения задачи «Оценка и выбор решений в условиях неопределенности» Вариант 1 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 180 200 Х2 = 4 120 200 230 Х3 = 6 80 180 250 Х4 = 8 90 160 260 Вариант 2 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 180 220 200 Х2 = 3 120 200 220 Х3 = 4 80 180 250 Х4 = 5 20 155 260 Вариант 3 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 3 150 180 200 Х2 = 4 120 200 220 Х3 = 5 80 180 250 Х4 = 6 50 160 260 Вариант 4 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 4 180 210 200 Х2 = 5 120 200 230 Х3 = 6 80 180 250 Х4 = 7 20 160 260 24 Вариант 5 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 5 180 210 200 Х2 = 6 120 200 230 Х3 = 7 80 180 250 Х4 = 8 20 160 260 Вариант 6 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 3 150 180 200 Х2 = 5 120 170 230 Х3 = 7 80 160 250 Х4 = 9 50 150 260 Вариант 7 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 =3 0 Х1 = 3 150 180 200 Х2 = 4 130 200 230 Х3 = 6 110 180 250 Х4 = 7 90 160 260 Вариант 8 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 3 150 180 200 Х2 = 4 120 200 220 Х3 = 6 80 180 240 Х4 = 8 50 160 260 Вариант 9 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 100 180 200 Х2 = 3 90 200 230 Х3 = 4 80 180 250 Х4 = 6 50 160 260 25 Вариант 10 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 180 100 Х2 = 3 120 200 180 Х3 = 5 80 180 250 Х4 = 6 50 160 260 Вариант 11 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 180 200 Х2 = 4 120 160 230 Х3 = 6 80 180 250 Х4 = 7 30 160 300 Вариант 12 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 3 150 200 180 Х2 = 5 120 190 230 Х3 = 8 80 180 250 Х4 = 9 50 170 260 Вариант 13 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 1 100 180 200 Х2 = 2 120 200 230 Х3 = 5 80 180 250 Х4 = 8 50 100 260 26 Вариант 14 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 220 210 Х2 = 6 120 200 230 Х3 = 8 80 180 250 Х4 = 9 -10 160 270 Вариант 15 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 180 130 Х2 = 3 100 200 230 Х3 = 4 50 180 330 Х4 = 5 0 160 430 Вариант 16 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 3 150 170 200 Х2 = 5 120 190 230 Х3 = 7 80 210 250 Х4 = 9 50 280 260 Вариант 17 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 180 160 Х2 = 5 120 200 230 Х3 = 8 80 180 250 Х4 = 10 150 200 260 27 Вариант 18 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 200 180 200 Х2 = 4 120 200 230 Х3 = 5 40 180 260 Х4 = 6 -40 160 280 Вариант 19 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 2 150 100 200 Х2 = 4 120 150 230 Х3 = 6 80 200 250 Х4 = 9 -50 250 260 Вариант 20 Кол-во АРМ Годовой поток заказов S1 = 10 S2 = 20 S3 = 30 Х1 = 0 150 100 90 Х2 = 1 120 130 180 Х3 = 2 80 130 270 Х4 = 3 50 100 260 Требуется: 1. Осуществить выбор рациональной стратегии, используя следующие критерии: Лапласа; Вальда; Гурвица ( 4,0α  ); мак- симума среднего выигрыша с вероятностями 0,15; 0,5; 0,35; Се- виджа; минимума среднего риска с вероятностями 0,2; 0,45; 0,35. 2. Определить рациональное компромиссное решение. 3. Обосновать полученное решение с использованием рас- считанных критериев для принятия решения в условиях не- определенности. 28 Выбор рационального проекта (стратегии, альтернативы) осуществляется с использованием различных критериев для оптимизации решений в условиях неопределенности: 1. Критерий Лапласа. Он предполагает равновероятность внешних условий проведения операций. . 1 max 1 Л    n i jia n К , 2. Максиминный критерий Вальда. Максиминный крите- рий ориентируется на худшее состояние внешней среды и вы- бирает стратегию с максимальным выигрышем. .minmaxB ji SX aK ij  3. Критерий Гурвица. В общем случае формула имеет вид   .maxα1minαmaxГ        ji S ji SX aaK iij Данный критерий имеет характерные частные случаи: ji SX aK ij maxmax 0α Г   – критерий крайнего оптимизма (мак- симаксный); ji SX aK ij minmax 1α Г   – критерий крайнего пессимизма (кри- терий Вальда); . 2 maxmin max 5.0α Г ji S ji S X aa K ii j    29 4. Критерий максимума среднего выигрыша .max 1    n i iji X W PaK j 5. Минимаксный критерий Севиджа. Данный критерий ориентируется на самую неблагоприятную обстановку и вы- бирает стратегию с минимальным риском. Для нахождения критерия Севиджа необходимо от матри- цы выигрышей перейти к матрице потерь. Для этого нужно в каждом столбце матрицы выигрышей найти максимальную оценку и вычесть из нее все значения данного столбца. .maxminC ji SX rK ij  6. Критерий минимума среднего риска .min 1    n i iji X R PrK j 30 ЛИТЕРАТУРА 1. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы эксперт- ных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. – М.: Статистика, 1980. 2. Грабовый, П.Г. Риски в современном бизнесе / П.Г. Гра- бовый. – М.: Финансы и статистика, 2000. 3. Дубров, А.М. Моделирование рискованных ситуаций в экономике и бизнесе / А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хру- сталев. – М.: Финансы и статистика, 1999. 4. Железко, Б.А. Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений / Б.А. Железко, А.М. Морозе- вич. – Минск: НИУ, 1999. 5. Карданская, Н.Л. Принятие управленческого решения / Н.Л. Карданская. – М.: ЮНИТИ, 1999. 6. Князевская, Н.В. Принятие рискованных решений в эко- номике и бизнесе / Н.В. Князевская, В.С. Князевский. – М.: Контур, 1998. 7. Кремер, Н.Ш. Исследование операций в экономике / Н.Ш. Кремер. – М.: Банки и биржи, 1997. 8. Ларичев, О.Н. Теория и методы принятия решений / О.Н. Ла- ричев. – М.: Логос, 2000. 9. Литвак, Б.Г. Разработка управленческого решения / Б.Г. Лит- вак. – М.: Дело, 2000. 10. Управление проектами: справочник для профессионалов / И.И. Мазур [и др.]. – М.: Высшая школа, 2001. 11. Статистические и диагностические экспертные системы / Э.В. Попов [и др.]. – М.: Финансы и статистика, 1996. 12. Ременников, В.В. Разработка управленческого решения / В.В. Ременников. – М.: ЮНИТИ, 1997. 13. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати, К. Керис. – М.: Радио и связь, 1991. 14. Смирнов, Э.А. Разработка управленческих решений / Э.А. Смирнов. – М.: ЮНИТИ, 2000. 15. Смородинский, С.С. Методы и системы принятия реше- ний: в 2 ч. / С.С. Смородинский, Н.В. Батин. – Минск: БГУИР, 2000. – Ч.1. – Минск: БГУИР, 2001. – Ч. 2. 31 16. Таха, Х. Введение в исследование операций: 2 кн. / Х. Та- ха. – М.: Мир, 1985. 17. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений / Э.А. Трахтенгерц. – М.: СИНТЕГ, 1999. 18. Фатхутдинов, Р.А. Разработка управленческого решения / Р.А. Фатхутдинов. – М.: ЗАО «Бизнес-школа Интел-Синтез», 1998. 19. Холод, И. Экономико-математические методы и моде- ли / И. Холод. – Минск: БГЭУ, 2000. 20. Чернов, В.А. Анализ коммерческого риска / В.А. Чер- нов. – М.: Финансы и статистика, 1998. 21. Чернова, Г.В. Практика управления рисками на уровне предприятия / Г.В. Чернова. – СПб.: Питер, 2000. 22. Управление проектами / В.Д. Шапиро, [и др.]. – СПб.: Два-Три, 1996. 23. Эддоус, М. Методы принятия решений / М. Эддоус, Р. Стэнсфилд. – М.: ЮНИТИ, 1997. 24. Юкаева, В.С. Управленческое решение / В.С. Юкаева. – М.: Изд. дом «Дашков и Ко», 1999. 25. Макаревич, Л.М. Управление предпринимательскими рисками / Л.М. Макаревич. – М.: Дело и Сервис, 2006. 26. Корнилова, Т.В. Психология риска и принятия реше- ний: учебное пособие для вузов / Т.В. Корнилова. – М.: Ас- пект пресс, 2003. – 284 с. 27. Вишняков, Я.Д. Общая теория рисков: учебное пособие по специальности «Менеджмент организации» / Я.Д. Вишня- ков. – М.: Академия, 2007. – 362 с. 28. Буянов, В.П. Рискология: управление рисками: учебное пособие / В.П. Буянов. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Экзамен, 2003. – 381 с. 29. Цветкова, Е.В. Риски в экономической деятельности: учебное пособие / Е.В. Цветкова. – СПб.: СПбИВЭСЭП: О-во «Знание», 2002. – 62 с. 30. Титович, А.А. Менеджмент риска и страхования: учеб- ное пособие. – Минск: Вышэйшая школа, 2008. 31. Чернова, Г.В. Управление рисками: учебное пособие / Г.В. Чернова, А.А. Кудрявцев. – М.: Проспект, 2005. 32 ПРИЛОЖЕНИЯ ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Варианты расчетно-графической работы В ар и ан т Р Г Р Классы задач принятия решений Принятие многокритериальных решений в условиях определенности П Р в у сл о в и ях р и ск а П Р в у сл о в и ях н ео п р ед ел ен н о ст и ТИП задач Варианты исходных данных 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1 + + 1 10 2 + + 2 9 3 + + 3 8 4 + + 4 7 5 + + 5 6 6 + + 6 5 7 + + 7 4 8 + + 8 3 9 + + 9 2 10 + + 10 1 11 + + 11 20 12 + + 12 19 13 + + 13 18 14 + + 14 17 15 + + 15 16 16 + + 16 15 17 + + 17 14 18 + + 18 13 19 + + 19 12 20 + + 20 11 21 + + 1 10 22 + + 2 9 23 + + 3 8 24 + + 4 7 25 + + 5 6 26 + + 6 5 27 + + 7 4 33 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 28 + + 8 3 29 + + 9 2 30 + + 10 1 31 + + 11 20 32 + + 12 19 33 + + 13 18 34 + + 14 17 35 + + 15 16 36 + + 16 15 37 + + 17 14 38 + + 18 13 39 + + 19 12 40 + + 20 11 41 + + 1 10 42 + + 2 9 43 + + 3 8 44 + + 4 7 45 + + 5 6 46 + + 6 5 47 + + 7 4 48 + + 8 3 49 + + 9 2 50 + + 10 1 51 + + 11 20 52 + + 12 19 53 + + 13 18 54 + + 14 17 55 + + 15 16 56 + + 16 15 57 + + 17 14 58 + + 18 13 59 + + 19 12 60 + + 20 11 61 + + 1 10 62 + + 2 9 63 + + 3 8 64 + + 4 7 65 + + 5 6 66 + + 6 5 67 + + 7 4 68 + + 8 3 69 + + 9 2 70 + + 10 1 34 ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Оформление титульного листа расчетно-графической работы МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ «БЕЛОРУССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» ФАКУЛЬТЕТ ТЕХНОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ И ГУМАНИТАРИЗАЦИИ Кафедра менеджмента Расчетно-графическая работа по дисциплине «Коммерческий риск и теория принятия решений» Вариант №… Выполнил студент группы ______ ____________________ (Фамилия И.О.) Проверил ____________________ (Фамилия И.О.) ______________________ (ученая степень, должность) Минск 20_ _ 35 ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Т Е С Т Ы ПО ПРОГРАММИРОВАННОМУ КОНТРОЛЮ УРОВНЯ знаний по дисциплине «КОММЕРЧЕСКИЙ РИСК И ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ» (раздел «Системное мышление») № п/п Вопросы Возможные ответы Укажите номер пра- вильного (по вашему мнению) ответа Аргументируйте ваш вывод 1 2 3 4 5 1 Системный анализ ис-пользуется для решения следующих классов задач: 1. Математических 2. Экономических 3. Принятие решений в условиях недостаточно- сти информации 4. Принятие решений в условиях определенно- сти 2 С помощью систем- ного анализа решают- ся задачи: 1. Учетные 2. Расчетные 3. Трудноформализуе- мые 3 В качестве системы в системном анали- зе мо-гут быть пред- ставлены… 1. Материальные объек- ты 2. Природные явления 3. Экономические процес- сы 4. Все что угодно (объ- екты, процессы, явле- ния) 4 Понятие «цель» присуще системам: 1. Экономическим 2. Искусственным 3. Природным 4. Любым системам 36 5 Процедуры (методы) системного анализа используется для решения задач: 1. Синтеза (проектирова- ния) новых систем 2. Анализа (исследова- ния, изучения) суще- ствующих систем 3. Ни тех ни других 4. И тех и других 1 2 3 4 5 6 При решении задач проектирования (созда- ния) систем с использо- ванием системного ана- лиза всегда необходимо определять… 1. Цель 2. Внешнюю среду 3. Структуру 4. Функции 5. Некоторые из перечис- ленных понятий (по усмотрению исследовате- ля) 6. Все понятия 7 Конкретная система всегда может быть представлена: 1. Только одной матема- тической моделью 2. Единственной инфор- мационной моделью 3. Несколькими физиче- скими моделями 4. Любым количеством моделей любого вида 8 Системный анализ – это... 1. Раздел современной математики 2. Система философских знаний 3. Методология решения сложных проблем 4. Метод изучения эконо- мических систем 9 Искусственные систе- мы могут иметь: 1. Всегда одну цель 2. Несколько целей 3. Не иметь цели 4. Верно и (1), и (2), и (3) 10 Итерационность вы- полнения этапов си- стемного анализа имеет место… 1. Из-за сложности опре- деления любого элемента семерки S = < Р, F, S, I, О, R, Е > 2. Из-за трудоемкости работ, выполняемых при определении элементов семерки S 37 3. Из-за удобства работы специалистов при анализе и/или синтезе 11 Внешняя среда… 1. Влияет на функциони- рование системы S 2. Всегда система 3. Неупорядоченное мно- жество объектов 4. Не влияет на функцио- нирование системы S 1 2 3 4 5 12 Внешняя среда – это… 1. Подсистема исследуе- мой системы S 2. Система, которая не входит в исследуемую систему S и не влияет на последнюю 3. Система, которая не входит в исследуемую систему S, но влияет на последнюю 4. Надсистема по отноше- нию к исследуемой си- стеме S 13 В общем случае связь внешней среды (ВС) и системы S может быть следующих типов: 1. Воздействие ВС на S 2. Воздействие S на ВС 3. Взаимодействие ВС и S 4. Отсутствие связи ВС с S 14 Укажите основной принцип системного анализа (из перечис- ленных) 1. Принцип обратной связи 2. Принцип целостности 3. Принцип итерационно- сти решения проблем 4. Принцип моделирования 5. Принцип иерархично- сти (членимости целого на части) | 15 Укажите две главные задачи, для решения которых используется системный анализ: 1. Исследование внешней среды 2. Формулирование про- блемы 3. Решение проблемы 4. Анализ организаций 5. Проектирование орга- низаций 38 16 Системный анализ наиболее целесообразно применять при решении задач: 1. Принятия решений в условиях определенности 2. Принятия решений в условиях риска 3. Принятия решений в ус- ловиях неопределенности 4. Синтеза решений 5. Анализа решений 1 2 3 4 5 17 Определите наиболее перспективное направ- ление развития науки об управлении 1. Полная алгоритмизация решения задач управления с применением ЭВМ 2. Человеко–машинный (диалог«Человек–ЭВМ») режим решения задач управления 3. Без применения вычис- лительной техники 4. Разработка методов решения задач управления с применением средств оргтехники 18 Можно ли выделить этапы процесса приня- тия решения? 1. Можно выделить неза- висимо от специфики решения задачи 2. Принципиально невоз- можно 3. Возможность выделе- ния этапов зависит от внешней среды (условий) принятия решений 4. В теории принятия решений этот вопрос не изучался * 19 В каких ситуациях может протекать про- цесс принятия решений (ППР)? 1. Ситуация А: принятие решений в условиях риска 2. Ситуация В: принятие решений в условиях опре- деленности 3. Ситуация С: принятие решений в условиях не- определенности 4. Ситуация D: принятие решений в условиях про- 39 тиводействия 20 Ситуации А, В и С ран- жируются по сложности выработки решений: Укажите правильное ранжирование 1. А-В-С 2. С-А-В 3. С-В-А 4. В-С-А 21 Укажите ситуацию, в которой наиболее сложно принимать решения 1 А 2. В 3. С 4. D 1 2 3 4 5 22 В задачах принятия ре- шений этап «Формули- рование цели» является... 1. Обязательным этапом при всех условиях 2. Не обязательным этапом ни при каких условиях 3. Не всегда обязательным этапом 23 Укажите задачу, кото- рая не решается мето- дом комплексного ана- лиза и оптимизации принятых решений 1. Задача оценки альтер- натив 2. Задача выбора альтер- натив 3. Задача декомпозиции сложного решения на простые решения 4. Задача оптимизации альтернатив 24 Кванта nm по каждому m-му показателю пред- ставляет собой: 1. Численное значение по m-му показателю, кото- рым можно пренебречь 2. Величину, не имеющую физической размерности 3. Величину, определяе- мую для показателей, на которые наложены функ- циональные и областныео граничения 4. Минимальное числен- ное значение по m-му показателю, представля- ющее полезность для системы с позиций лица, принимающего решение 25 В процедуре I «да-нет» учитываются следую- щие виды ограничений: 1. Функциональные и областные 2. Только функциональные 26 В процедуре количе- ственной оценки аль- тернатив учитываются 1. Функциональные и областные 2. Областные и экстре- 40 следующие виды огра- ничений: мальные 27 На каждый показатель могут быть одновре- менно наложены… 1. Два вида ограничений из трех возможных (функциональные, об- ластные, экстремальные) 2. Один вид ограничений из трех возможных 3. Ни один из трех видов ограничений 4. Три вида ограничений из трех возможных 1 2 3 4 5 28 Какую физическую размерность имеет мера эффективности 1. Безразмерную величину 2. Размерность, производ- ную от физических раз- мерностей рассматривае- мых показателей 3. Размерность показате- ля, не содержащегося в перечне показателей 4. Размерность только одного из экономических показателей 29 Распространенный метод оценки решений (техни- ко-экономический ана- лиз) обладает следую- щими достоинствами: 1. Универсальность метода 2. Возможность оценки решений на множестве показателей любой при- роды (эстетических, эрго- номических, технических, характеризующих гигиену и безопасность и т. д.) 3. Простота расчетов 4. Естественность физиче- ских единиц измеряется по экономическим пока- зателям (рубли). Укажите неверное утверждение 41 30 Распространенный метод оценки решений (техни- ко-экономический ана- лиз) обладает следую- щими достоинствами: 1. Однозначность реше- ния задачи выбора 2. Вычислительная про- стота расчетов 3. Универсальность метода 4. Естественность физиче- ских единиц измерения по экономическим показате- лям (рубли) 31 Распространенный метод оценки решений (техни- ко-экономический ана- лиз) обладает следую- щими достоинствами: 1. Универсальность метода 2. Естественность физиче- ских единиц измерения экономических показате- лей (в рублях) 3. Наличие процедур оптимизации решений 4. Вычислительная про- стота расчетов 1 2 3 4 5 32 Пусть имеется 14 показа- телей оценки альтерна- тив. На показатели наложены ограничения: на три показателя – об- ластные ограничения; на пять показателей – функциональные ограни- чения; на шесть пока- зателей – экстремальные ограничения. По сколь- ким показателям необхо- димо определить кванты? 1. По 14 показателям 2. По девяти показателям 3. По восьми показателям 4. По шести показателям 33 Укажите правильную (классическую) после- довательность этапов принятия решений 1. Формулирование про- блемы 2. Формулирование цели 3. Определение альтерна- тив достижения цели 4. Оценка альтернатив 5. Выбор и принятие решений 6. Изучение внешней среды 34 Укажите наиболее важный этап процесса управления 1. Учет 2. Планирование 3. Регулирование 4. Контроль 42 35 Какой из четырех пере- численных способ Vов определения количе- ственных характеристик Nr j m наиболее часто при- меняется при оценке сложных систем на ран- них этапах их разработки (т.е. в условиях недоста- точной информации) 1. Прогнозный 2. Расчетный 3. Опытно-статистический 4. Экспериментальный 36 Пусть необходимо оце- нивать пять альтерна- тив по 17 показателям. На восемь показателей наложены экстремаль- ные ограничения; на пять показателей нало- жены функциональные ограничения и на четы- ре показателя наложены областные ограничения. Сколько раз необходи- мо рассчитывать меры эффективности Sr j m? 1. 17 раз 2. 40 раз 3. 60 раз 4. 20 раз 1 2 3 4 5 37 Системный анализ как отрасль знаний, пред- ставляет собой… 1. Вычислительную про- цедуру принятия решений 2. Математическую дис- циплину 3. Теорию, построенную на аксиомах 4. Научную методологию решения сложных задач 38 Метод экспертных оце- нок (МЭО) широко при- меняется при решении задач управления и при- нятия решений по сле- дующим причинам: 1. МЭО точнее аналитичес- ких методов 2. Существующие методы решения задач управления не достаточно разработаны 3. Экспертные процедуры управления и принятия ре- шении легче реализуются алгоритмически, чем ана- литические методы 4. Экспертные процедуры проще внедрить в практи- ку управления, чем анали- тические методы 43 39 Каким образом связаны между собой процесс управления и процесс принятия решений? 1. Не связаны между собой 2. Процесс управления есть частный случай про- цесса принятия решений 3. Процесс принятия ре- шения есть один из этапов процесса управления 4. Процесс принятия ре- шения тождественен процессу управления 40 Качественные оценки любого явления (объек- та, процесса) могут быть выражены… 1. Числами 2. Рангами (определение места элемента в упоря- доченном множестве) 3. Предпочтениями (логи- ческие отношения типа «лучше», «хуже», «тожде- ственно») 4. Через описание отдель- ных свойств объекта Укажите неверный ответ 1 2 3 4 5 41 Укажите способ кор- рекции весовых коэф- фициентов Ст, реализо- ванный в методике комплексного обосно- вания и оптимизации решений 1. Сравнение результатов измерений, произведенных одним и тем же способом 2. Сравнение результатов измерений, проведенных различными способами (например качественные и количественные измерения) 3. Коррекция оценок по результатам физического эксперимента 42 Укажите, в какой обла- сти знаний методы экс- пертных оценок начали впервые развиваться и применяться как инстру- мент научного познания 1. В технике 2. В математике 3. В психологии 4. В управлении 44 43 Какая оценка компетен- тности экспертов наибо- лее эффективно повы- шает достоверность экспертных измерений? 1. Самооценка компе- тентности 2. Оценка компетентности через изучение объектив- ных данных эксперта (стаж работы, научные публикации и т. д.) 3. Коллективная оценка компетентности 4. Коллективная оценка компетентности с учетом объективности эксперта 44 Может ли показатель общей эффективности E r j быть… 1. Положительным числом 2. Отрицательным числом 3. Равным нулю 4. Учтенным по модулю Укажите неверный ответ 45 Оценка компетентности эксперта, привлеченно- го к решению задачи выбора и оптимизации решений, может в экс- пертных процедурах… 1. Не определяться 2. Отражать компетентность эксперта в целом по оце- ниваемой проблеме без учета его специализации 3. Определяться по каж- дому показателю (напри- мер, по техническим, эко- номическим, эстетическим критериям) 1 2 3 4 5 45 Оценка компетентности эксперта, привлеченно- го к решению задачи выбора и оптимизации решений, может в экс- пертных процедурах… 4. Определяться по группам показателей (технические, экономические, эргономи- ческие критерии и т.д.) Какой из перечисленных способов применяется в методике комплесного обоснования и оптимиза- ции решений? 46 Оценка компетентности эксперта, привлеченно- го к решению задачи выбора и оптимизации решений, может в экс- пертных процедурах… 1. Не определяться 2. Отражать компетент- ность эксперта в целом по оцениваемой проблеме без учета его специализации 3. Определяться по каж- дому показателю (напри- мер, по техническим, 45 экономическим, эстетиче- ским показателям) 4. Определяться по груп- пам показателей (техниче- ские, экономические, эрго- номические показатели) Какой из перечисленных способов наиболее эффек- тивно повышает досто- верность экспертных измерений 47 Пусть решена задача оценки альтернатив R1, R2, R3, R4 и определены показатели общей эф- фективности 1. Er1 = 24,5 2. Еr2 = 31,0 З. Еr3 = 22,6 4. Er4 = –16,0 Определите узловую альтернативу RУЗЛ- 48 Четыре альтернативы R1, R2, R3, R4 оценива- ются по двум показате- лям: производитель- ность и себестоимость. Меры эффективности указанных альтернатив по этим показателям следующие: Sr1 = (35, 14) Sr2 = (20, 15) Sr3 = (25, 10) Sr4 = (30, 21), где 35, 20, 25, 30 – меры эффективности по произ- водительности; 14, 15, 10, 21 – меры эффек- тивности но себеетоимости Какая альтернатива явля- ется узловой RУЗЛ? ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Вопросы к экзамену по дисциплине «Коммерческий риск и теория принятия решений» 1. Основные понятия системного анализа. 2. Проблемная ситуация и проблема. 3. Понятие системы и ее элементов. 4. Внутренняя среда объекта управления. 5. Внешняя среда объекта управления. 6. Процесс принятия решения, сущность и этапы. 46 7. Моделирование в задачах принятия решений. Виды мо- делей. 8. Анализ систем: сущность, этапы. 9. Синтез систем: сущность, этапы. 10. Целеполагание и этапы формирования целей организации. 11. Способы представления и исследования целей. 12. Функции и структура организации: сущность, способы представления. 13. Ресурсы организации: сущность и классификация. 14. Способы представления систем. 15. Принципы системного анализа: принципы системности и необходимого разнообразия. 16. Принципы системного анализа: принципы необходимо- сти и существования системы. 17. Принцип целостности в системном анализе. 18. Принципы итерационности и целесообразности в си- стемном анализе. 19. Принципы необходимого и достаточного разнообразия действий, полноты исследования системы. 20. Принципы системного анализа: принцип модульного построения системы, принцип централизации и децентрализа- ции в управлении, принцип необходимости прогнозирования последствий принимаемых решений. 21. Принцип рекурсивности. 22. Принципы функциональности, централизации, децен- трализации в управлении. 23. Классификация систем: упорядоченные, неупорядочен- ные, структурно-точечные, структурно-линейные, системы с опо- средованием, системы без опосредования, регенеративные, нерегенеративные. 24. Классификация систем: расчленимые, нерасчленимые, все- целостные, невсецелостные, элементарные, неэлементарные, де- терминированные, недетерминированные. 47 25. Классификация систем: централизованные, нецентрали- зованные, однослойные, многослойные, завершенные, незавер- шенные, имманентные, неимманентные. 26. Классификация систем: минимальные, неминимальные, уникальные, неуникальные, стабильные, нестабильные, стаци- онарные, нестационарные. 27. Классификация систем: сильные, слабые, элементарные, неэлементарные, гомогенные, гетерогенные, цепные, нецепные. 28. Сущность и виды связей. 29. Управленческие решения: сущность, виды. 30. Классификация управленческих решений: по функцио- нальной направленности, видам ЛПР, по причинам и повторя- емости пополнения, по масштабу воздействия. 31. Классификация управленческих решений: по времени действия, по прогнозируемости результатов, по характеру разра- ботки или реализации, по методам переработки информации, числу критериев. 32. Классификация управленческих решений: по направле- нию воздействия, глубине воздействия, ограничениям на ре- сурсы, по сложности. 33. Классификация управленческих решений: по обязательно- сти исполнения решений, содержанию, длительности действия, по степени определенности используемой информации. 34. Классификация управленческих решений: степени уни- кальности, по степени проявления, по стадии жизненного цикла. 35. Классификация управленческих решений: по целям, спо- собу передачи решений, степени охвата объекта управления, по виду зависимости переменных от времени. 36. Классификация управленческих решений: по сфере дей- ствия, способу фиксации, форме доведения принятых реше- ний до исполнителей, по срочности. 37. Эволюция теории принятия решений. 38. Структура принятия решений: подготовка решений. 39. Структура принятия решений: разработка решений. 40. Структура принятия решений: реализация решений. 48 41. Формы разработки решений. 42. Формы реализации решений. 43. Понятие неопределенности и риска. 44. Виды рисков: чистые, спекулятивные, допустимые, кри- тические, катастрофические риски. 45. Факторы рисков. 46. Внешние и внутренние риски. 47. Управление рисками: диверсификация, лимитирование. 48. Управление рисками: резервирование и распределение риска. 49. Страхование рисков: имущества, основных и оборот- ных фондов, транспортных перевозок. 50. SWOT-анализ как метод управления рисками. 51. Метод многокритериальной оценки выборов решений в условиях определенности. 52. Метод функционально-стоимостного анализа решений. 53. Применение метода аналитических иерархий для при- нятия решений. 54. Типовые задачи принятия решений. 55. Классификация задач принятия решений: в условиях определенности, риска и неопределенности. 56. Генерирование альтернатив на основе метода «дерево- решений». 57. Эвристические методы генерирования альтернатив. 58. Методы сбора и обработки экспертных оценок в зада- чах принятия решений, применение теории решения изобре- тательских задач в принятии решений. 59. Морфологический анализ и синтез принятия решений. 60. Синтез и анализ технологий управления: комбинатор- но-морфологический подход. 61. Экспертные системы: сущность, область применения, структура. 62. Применение теории графов для принятия решений. 49 63. Сетевое моделирование как метод управления реализа- цией решений. 64. Управление качеством решений. 65. Применение решений в условиях неопределенности: критерий Лапласа. 66. Применение решений в условиях неопределенности: кри- терий Вальда. 67. Применение решений в условиях неопределенности: критерий Севиджа. 68. Применение решений в условиях неопределенности: критерий Гурвица. 50 Учебное издание КОММЕРЧЕСКИЙ РИСК И ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Методические указания по выполнению расчетно-графической работы для студентов дневной и заочной форм обучения специальностей 1-26 02 02 «Менеджмент», 1-25 01 08 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», специализация 1-26 02 02 02 «Международный менеджмент» С о с т а в и т е л ь ДЕХТЯРЕНКО Василий Александрович Редактор Т.Н. Микулик Компьютерная верстка Д.К. Измайлович Подписано в печать 20.02.2010. Формат 60841/16. Бумага офсетная. Отпечатано на ризографе. Гарнитура Таймс. Усл. печ. л. 2,85. Уч.-изд. л. 2,23. Тираж 100. Заказ 475. Издатель и полиграфическое исполнение: Белорусский национальный технический университет. ЛИ № 02330/0494349 от 16.03.2009. Проспект Независимости, 65. 220013, Минск.