Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Задачи оптимального стратегического управления: неопределенность и риск принятия решений

Теория управления | (74) УЭкС, 2/2015 Прочитано: 9157 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Гаджиев Магомедрасул Магомедович, Бучаев Яхья Гамидович
  • Дата публикации:
    12.02.15
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    ГАОУ ВПО Дагестанский государственный институт народного хозяйства

ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ: НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ И РИСК ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

PROBLEM OF OPTIMAL STRATEGIC MANAGEMENT: UNCERTAINTY AND RISK

Гаджиев Магомедрасул Магомедович,

д.э.н., доцент, профессор кафедры «Менеджмент»

 ГАОУ ВПО ДГИНХ

 ra9898@mail.ru

Бучаев Яхья Гамидович

д.э.н., профессор кафедры

«Финансы и кредит»

ректор ГАОУ ВПО ДГИНХ,

  dginh@yandex.ru

Аннотация

В статье рассматриваются принципы принятия решения об оптимальном выборе стратегии как при увеличении размерности оптимизационной задачи (при любом количестве стратегий и любом количестве агрегированных аналитических показателей) так и решение игровых задач или задач неопределенности при применении экономико-математических методов, включая приближенные методы решения матричных игр с нулевой суммой, которые широко известны и описаны в экономической литературе. 

Аbstract

This article discusses the principles of the decision of the optimal choice of strategy as an increase in dimension of the optimization problem ( with any number of strategies and the aggregate amount of any analytical indicators ) and the solution of game problems or problems of uncertainty in the application of economic-mathematical methods, including approximate methods for solving matrix games zero-sum , which are widely known and are described in the economic literature .

Ключевые слова: оптимизация, принцип, стратегия, решение, риск, неопределенность, квалификация.

Keywords: optimization, principle, strategy, decision, risk, uncertainty, qualification

Макроэкономическая оптимизация альтернативных стратегических решений

Согласно экономической теории макроэкономическая оптимизация альтернативных стратегических решений может быть описана моделями, содержащими небольшое количество агрегированных переменных и не обязательно является многомерной задачей оптимизации. В этом отличие задач оптимального стратегического управления от задач оптимизации производства на предприятии, которые всегда являются многомерными (содержащими большое количество переменных величин) вследствие большой номенклатуры производимой продукции.

Достоверной оценки экономической эффективности применяемой стратегии (или ее элементов) в региональном или национальном масштабе  можно достичь на основе использования ограниченного количества агрегированных критериев и аналитических показателей. Однако, это не исключает трудностей, обусловленных разнонаправленностью позитивных тенденций изменения различных агрегированных показателей (позитивной тенденцией будем называть предпочтительное направление динамики показателя, например: рентабельность должна увеличиваться, потери должны уменьшаться и т.д.) и несовпадением системы координат их количественной оценки (натуральные, стоимостные или относительные единицы измерения показателей).

Принятыми подходами к сопоставительному анализу несоизмеримых в указанном смысле аналитических показателей в экономической науке являются следующие:

1.Сравнительный анализ внутри однородных групп аналитических показателей, количественно соизмеримых, с совпадающей позитивной тенденцией (рентабельность с рентабельностью, потери с потерями и т.д.).

2. Векторный подход.Для характеристики объекта используется вектор несопоставимых агрегированных аналитических показателей. В этом случае для анализа необходим эталонный вектор, элементы которого могли бы служить базой прианализе или планировании.

3. Анализ в условиях неопределенности. Необходимость такого анализа возникает при отсутствии или недоступности требуемых данных для вычисления агрегированных аналитических показателей, а также неверных представлений о предпочтительных и имеющихся фактически тенденциях и приоритетах. В этих случаях на практике обычно прибегают к экспертным оценкам значимости, приоритетности, весомости аналитических показателей и тенденций, которые, будучи субъективными, вносят неопределенность. При анализе  условий неопределенности применяются также статистические методы, и методы анализа и критерии принятия решений в условиях состязательности.

Анализ стратегических решений с учетом неопределенностей различного вида

Анализ стратегических решений с учетом неопределенностей различного вида ниже рассматривается на практическом примере.Рассмотрим два агрегированных показателя для анализа приемлемых стратегий:

  1.  Количество рабочих мест, создание которых обеспечивает использование каждойальтернативной стратегии.
  2.  Доля новой продукции в общем объеме выпуска.

Эти показатели могут применяться для анализа альтернативных стратегий региона или предприятия. Здесь и далее под альтернативными стратегиями, понимаются чистые стратегии, это означает, что может применяться одна из двух стратегий. Рассматриваются два альтернативных стратегических направления деятельности (стратегии) для региона:

  1.  Производство новых продуктов
  2.  Производство традиционных (старых) продуктов

Действие и влияние факторов производства является противоречивым и разнонаправленным. Например, стратегия, направленная на производство новых продуктов, во многих случаях влечет за собой применение также и инновационных процессов производства, инновационных материалов, технологий. Эти тенденции в определенном смысле находятся в противоречии с требованиями экономического роста, обеспечения занятости, создания новых рабочих мест.

Признаками, характеризующими продукт, являются его потребительские свойства, полезность (предельная полезность), цена (в условиях рынка- цена обмена на другие продукты). Признаками характеризующими производственный процесс, являются его производительность в широком смысле, производственные затраты на единицу производительности (продукта), цена используемых в производственным процессе факторов производства. При этом возникает проблема согласования/гармонизации свойств продуктов и процессов их производства.

Если уровень продукта выше, чем  производственного процесса, возникают производственные потери,в ряде случаев при этом продукция вообще не может быть произведена. В других случаях вынужденно используется более высокое качество факторов производства, чем это требуется, что приводит к дополнительным производственным затратам, использованию более низкого организационного типа производства, что не позволяет получить «экономию от масштаба»,  Если уровень продукта ниже, чем  производственного процесса, возникают производственные потери в форме недоиспользования имеющихся факторов производства.

Управление человеческим капиталом и трудовыми ресурсами

Мы предполагаем, что в отношении человеческого капитала и трудовых ресурсов действует экономический закон, аналогичный известному из экономической теории «закону Хикса» для капитальных вложений. Хикс предполагал, что количество допустимых по нормам экономической эффективности капитальных вложений, или просто говоря, эффективных или приемлемых по уровню рентабельности инвестиционных проектов, ограничено и конечно, оно превышает количество инвестиционных проектов, представляющих практический интерес для общества, но неприемлемых по критериям экономической эффективности в условиях ограниченности ресурсов. Иными словами, количество проектов намного превышает количество «прожектов», при том, что количество последних практически не ограничено. Для любых проектов можно выделять три уровня оценки их приемлемости. Так, для инвестиционных проектов это фактически достигнутый уровень рентабельности, нормативный или минимально приемлемый уровень рентабельности, неприемлемый уровень рентабельности (неэффективные проекты, среди которых можно различать проекты с нулевой рентабельностью и проекты с отрицательной рентабельностью –влекущие экономические потери).

4

Рис. 1. Убывающая зависимость квалификации в широком смысле от количества работников/рабочих мест

На рисунке по аналогии с «законом Хикса» показана убывающая зависимость (предположительно линейная, хотя может иметь любую криволинейную форму, соответствующую убывающей тенденции) квалификации в широком смысле от количества работников/рабочих мест (далее работников). Назовем это «принцип убывающий квалификации работников». Стратегия «новая продукция» требует привлечение работников более высокой квалификации в количестве «m», всего в экономике имеется «М» работников, обладающих какой либо квалификацией, остальные работники по  сути таковыми не являются, поскольку не имеют квалификации, необходимой для их использования при реализации какой либо из рассматриваемых стратегий.

В нашем примере «М-m» работников могут использоваться при реализации стратегии «старая продукция».При этом общество несет потери:

  1.  Прямые (локальные) потери выражаются численно величиной аналитического показателя.
  2.  Косвенные потериот недоиспользования квалификации работников -остаются без работы те работники,для выполнения которойтребуется только их высокая квалификация, они вынуждены выполнять работу более низкой квалификации.
  3.  Косвенные потери, присущие любой инновационной деятельности, от того, что сужается круг работников, способных в принципе выполнять более сложную  работу, при этом расширяется круг работников более низкой квалификации, для которых усиливается проблема занятости.

Ниже приводится матрица, представляющая одновременно  издержки и потери длявыбранных агрегированных показателей, возникающиепри использованииальтернативных стратегий.

Табл.1 Матрица издержек/потерь для альтернативных стратегий

5

 

В таблице 1 учитываются только локальные потери. Далее, при определенных требованиях к квалификации работников будем предполагать, что количество работников и количество рабочих мест находятся в соответствии, т.е. предполагается гармонизация требований к уровню свойств продукции и требований к производственному процессу. При данных предпосылках избыточное/недостаточное  количество работников требуемого уровня квалификации при производстве определенной продукции не может возникать. Предполагается также взаимное соответствие количества работников и количества соответствующих им рабочих мест, а также взаимное соответствие квалификации работников и рабочих мест.

Матрица издержек/потерь для альтернативных стратегий с учетом неопределенности шкалы приоритетов аналитических показателей. Агрегированные показатели  «рабочие места» и «доля новой продукции» являются противоречивыми с точки зрения выбранных стратегических направлений. Это видно из табл.1. Элементы в клетках таблицы представляют собой издержки (в числителе) и потери (в знаменателе), представляющие значение каждого из агрегированных показателей для каждой из стратегий. Издержки равны величине показателя, потери оцениваются по формуле:

6

Потери для каждой альтернативной стратегии оцениваются относительно минимального значения издержек для каждого показателя (в каждом столбце матрицы).

Для примера, стратегия «новая продукция» требуетпривлечение работников высокой квалификации в количестве «m»- это издержки, потери при этом равны «0». Для альтернативной стратегии «старая продукция» всего в экономике имеется «М» работников –это издержки, потери при этом равны А=М-m. Аналогично определяются издержки/потери для агрегированного показателя «доля новой продукции (%)».

В примере рассматривается два варианта значимости, как показано в табл.

Табл.2  Варианты значимости/приоритетов показателей.

Показатели

Рабочие места

Доля новой продукции

Приоритет 1

1

0,5

Приоритет 2

0,5

1

Поскольку, как было показано, аналитические показатели противоречат друг другу, возникает ситуация неопределенности, т.к. альтернативные стратегии также являются противоречивыми: по первому показателю, если судить по потерям, первая стратегия лучше второй, по второму – наоборот. Данная неопределенность осложняется тем, что к ней нельзя применить количественные критерии принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, поскольку аналитические показатели измеряются в различных единицах (рабочие места в натуральных единицах, инновации – в %). На практике в подобных случаях часто применяют ранжирование важности/значимости численно несоизмеримых показателей, как в рассматриваемом примере. Для этого вводится шкала приоритетности или ранжирования порядковых мест показателей. Какой из вариантов ранжирования является правильным неизвестно, т.о. неопределенность показателей трансформируется в неопределенность приоритетов их значимости.

Агрегированное (взвешенное) значение потерь для каждой альтернативной стратегии и определенном варианте приоритета значимости представлены в объединенных клетках табл.3.

Табл.3. Матрица издержек/потерь для альтернативных стратегий с учетом неопределенности шкалы приоритетов аналитических показателей

7

Новая ситуация неопределенности потерь для альтернативных стратегий представлена в табл.3. По каждому приоритету значимости вычисляются агрегированные потери по формуле:

8

Здесь к- индекс варианта приоритета - 9 коэффициент значимости j-го аналитического показателя при к- м варианте приоритета,Rij- величина аналитического показателя, Сik – агрегированное (взвешенное) значение показателей потерь при определенном варианте приоритета значимости.

Выбор наилучшей стратегии в условиях представленной неопределенности состоит в следующем:

  1.   Вычисляется математическое ожидание потерь по каждому варианту неопределенности приоритетов по формулам:

10

В рассматриваемой ситуации неопределенности приоритетов для выбора наилучшей стратегии применяется принцип, заимствованный в моделях состязательности. Наилучшей будем считать ту стратегию, которая релевантна (не зависит) относительно имеющейся неопределенности. Если две стратегии приносят равные (пусть и не минимальные) потери при имеющейся неопределенности, то необходимо определить, при каких относительных частотах (вероятностях) использования этих стратегий будет обеспечено данное равенство. Из условия Е(К=1)=Е(К=2) определяется единственная переменная величина «альфа», выражающая относительную вероятность применения стратегий, что и будет решением задачи неопределенности. Разумеется, полученное решение справедливо только для рассматриваемого примера, при иной шкале приоритетов будет другое решение.

Выводы

Принцип принятие решения об оптимальном выборе стратегии не изменится и при увеличении размерности оптимизационной задачи (при любом количестве стратегий и любом количестве агрегированных аналитических показателей). Однако, для задач большей размерности труднее получить аналитическое решение, как в рассмотренном примере. Вообще говоря, решение игровых задач или задач неопределенности- не очень хорошо разработанное направление в применении экономико-математических методов. В этом случае мы предлагаем применять приближенные методы решения матричных игр с нулевой суммой, которые широко известны и описаны в экономической литературе.

Библиографический список:

  1.       Амирова М.М., Магомедов А.М. Инновационная стратегия и оценка ресурсного потенциала нефтяной компании // Вопросы структуризации экономики. 2004. № 2. С. 171-173.
  2.        Бучаев Я. Г., Яковлева Е.А., Гаджиев М. М., Козловская Э. А. Управление стоимостью организации в инновационном процессе: эффективность инноваций в производственной сфере (монография) Махачкала: ИД «Наука плюс». 2012. с. 242 .
  3.       Гаджиев М.М., Бучаев Я.Г., Яковлева Е.А. Редукция затрат и операционный риск при инвестировании НИОКР: вопросы маржинального анализа // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2014. № 4 (64). С. 52.
  4.       Гаджиев М.М., Бучаев Я.Г., Яковлева Е.А. Ценностноориентированный подход к управлению предприятием: инвестирование в новые технологии // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2014. № 4 (64). С. 53.
  5.       Гаджиев М.М., Мудунов А.С., Яковлева Е.А. Механизм управления экономической эффективностью деятельности организаций // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2014. № 4 (64). С. 51
  6.        Демиденко Д.С., Яковлева Е.А., Малевская-Малевич Е.Д. Особенности оптимизации программы микрокредитования предприятия на основе анализа рисков. Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2013. Т. 1.№ 163. С. 62-67.
  7.        Демиденко Д.С., Яковлева Е.А. Экономическая модель качества и ее роль в современной российской экономике. Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки . 2012. Т. 2-2. № 144. С. 9-14.
  8.        Демиденко Д. С., Козловская Э. А., Яковлева Е. А., Гаджиев М. М Оценка и управление стоимостью предприятия.; под общ.ред. проф. Э. А. Козловской; Федеральное гос. образовательное учреждение высш. проф. образования "Южный федеральный ун-т". Ростов-на-Дону, 2009.
  9.        Демиденко Д.С., Яковлева Е.А., Малевская-Малевич Е.Д. Об альтернативном подходе к анализу рисков при формировании рыночной стоимости предприятия. Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2012. Т. 2-1. № 144. С. 35-39
  10.      Гаджиев М.М., Е.А. Яковлева. Методы и модели эффективного управления предприятием в условиях инновационного развития: анализ рыночной стоимости: коллективная монография / М.М.Гаджиев, Е.А. Яковлева. - Махачкала: ИД «Наука плюс», 2008
  11.    Магомедов А.М. Экономика фирмы: Учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 080100 "Экономика" (квалификация (степень) "бакалавр") / А. М. Магомедов, М. И. Маллаева. Москва, 2012. Сер. Вузовский учебник (Изд. 2-е, доп.)
  12.     Магомедов А.М. Институциональная среда как фактор развития региональной экономики // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. № 5 (53). С. 50.
  13.     Магомедов А.М. Пути повышения экономической ответственности за выполнение договорных обязательств // Известия Северо-Кавказского научного центра высшей школы. Общественные науки. 1988. №1. С.81-84.
  14.     Яковлева Е. А, Гаджиев М. М. Финансовая модель устойчивого развития телекоммуникационной компании в республике Дагестан. Российская акад. наук, Ин-т социально-экономических исслед. Дагестанского науч. центра. Махачкала, 2007
  15.     Яковлева Е.А. Применение модели экономической маржи для анализа экономической эффективности деятельности российской компании Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2013. Т. 2. № 163. С. 131-137.
  16.     Яковлева Е.А.  Особенности применения модели Эдвардса-Белла-Ольсона (EBO) для оценки рыночной стоимости предприятия. Научно-Технические Ведомости Санкт-Петербургского Государственного Политехнического Университета. Экономические Науки. 2008. Т. 5. № 64. С. 172-177.
  17.      Яковлева Е.А., Гаджиев М.М. Анализ экономической эффективности инновационной деятельности предприятий. Инновации. 2010. № 2. С. 123-128.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516