|
Рисунок 2.2. Принципиальная схема дерева принятия решений Далее, для пунктов принятия решений (1И IF) полученные интегральные значения базового показателя (его математического ожидания) максимизируются или минимизируются (в зависимости от требуемых условий). Таким образом, рассчитывая математические ожидания в узлах возникновения неопределенностей и оптимизируя их в пунктах принятия решений, лицо, осуществляющее анализ получает значения базового показателя в исходной точке принятия решения и в зависимости от результата, выбирает то или иное направление действий. При применении перечисленных выше методов оптимизации управленческих решений в качестве весовой характеристики используется величина вероятности возникновения той или иной ситуации (явления, последствия). Для обеспечения достоверности и качества расчетов встает вопрос в определении ее значения. В настоящее время имеющийся математический и статистический аппарат позволяет осуществить как объективную (количественную), так и субъективную оценку вероятности возникновения того или иного явления (события, действия). Количественный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Частота при этом рассчитывается на основе фактических данных. 66 |
65 характеризующая различными направлениями развития и их вероятностями). Принципиальная схема дерева решений представлена на рисунке 8. Рисз^ок 8. Принципиальная схема дерева принятия решений XI Решение 1 Решение 2 ППР:^ ГГГТР4 ППР7 хз хз Х2 Х6 После составления дерева решений осзоцествляется его обратный анализ. Для узлов возникновения неопределенности (УВН) определяется математическое ожидание базового показателя путем перемножения значения базового показателя по каждой ветви возможного сценария на ожидаемую (прогнозируемую или математически определенную) вероятность. Далее, для пунктов принятия решений (ППР) полученные интегральные значения базового показателя (его математического ожидания) максимизируются или минимизируются (в зависимости от требуемых условий). Таким образом, рассчитывая математические ожидания в узлах возникновения неопределенностей и оптимизируя их в пунктах принятия решений, лицо, осуществляющее анализ получает значения базового показателя в исходной точке принятия решения и в зависимости от результата, выбирает то или иное направление действий. 66 При применении перечисленных выше методов оптимизации управленческих решений в качестве весовой характеристики используется величина вероятности возникновения той или иной ситуации (явления, последствия). Для обеспечения достоверности и качества расчетов встает вопрос в определении ее значения. В настоящее время имеющийся математический и статистический аппарат позволяет осуществить как объективную (количественную), так и субъективную оценку вероятности возникновения того или иного явления (события, действия). Количественный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Частота при этом рассчитывается на основе фактических данных [34]. В настоящее время существует различные приемы количественного определения вероятности возникновения того или иного события. В таблице 12 представлены основные приемы, их характеристика и методы расчета. Субъективная оценка вероятности является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях. Различная информация или различные возможности оперирования с одной и той же информацией объясняют широкое варьирование субъективных вероятностей. В основе субъективной оценки уровня риска лежит принцип безразличия, основанный на том, что одинаково правдоподобные события или суждения должны иметь одинаковую вероятность. Субъективная оценка риска отличается высокой степенью приблизительности результатов. |