Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 13(13)

Рубрика журнала: Экономика

Скачать книгу(-и): скачать журнал

Библиографическое описание:
Тараймович Т.И., Киселева Е.О., Мезенцева А.С. ПРИМЕНЕНИЕ «ДЕРЕВА» РЕШЕНИЙ НА ПРАКТИКЕ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2017. № 13(13). URL: https://sibac.info/journal/student/13/82478 (дата обращения: 29.03.2024).

ПРИМЕНЕНИЕ «ДЕРЕВА» РЕШЕНИЙ НА ПРАКТИКЕ

Тараймович Татьяна Игоревна

студент 3 курса, направления экономики РАНХиГС,

РФ,  г. Калуга

Киселева Евгения Олеговна

студент 3 курса, направления экономики РАНХиГС,

РФ,  г. Калуга

Мезенцева Анна Сергеевна

канд. техн. наук, доц., кафедра естественнонаучных и математических дисциплин, РАНХиГС,

РФ,  г. Калуга

Методы оптимизации решений, которые также называются методами теорий и гипотез принимаемых решений, являются сложной динамической системой, основой, а также составными математических методов, широко применяемых в различных исследованиях, чаще всего экономических. С помощью этих методов осуществляется оптимизация, планирование и управление всей экономической системой.

Описанные методы используют при необходимости исследования экономики на макро-  и микроуровнях, для анализа ее динамики, для прогнозирования ее развития в целом и отдельно по отраслям, для ведения учета различных факторов, как экономических, так и социальных, для анализа всего производства страны и отдельных субъектов, и т.д.

Самыми широко используемыми на сей день являются такие методы оптимизации как: построение "дерева" решений и другие методы сетевого планирования, линейное программирование, анализ чувствительности, исследование экономических операций, теории массового обслуживания, теория игр. С их помощью возможно детализировать количественный анализ, увеличить область информации и углубить ее в сфере экономики, сделать более интенсивными расчеты.

Рассмотрим один из этих методов, а именно "дерево" решений.

Этот метод используется для анализа и дальнейшей оптимизации производственных процессов и считается одним из самых популярных и часто применяемых не только в экономике, но и в других направлениях, например в менеджменте. Сам метод представляет собой изображение проблемы графически в виде «дерева», т.е. рисуют схему в виде отдельных ветвей, исходящих из одной точки, которые отображают альтернативные решения. Принятие решений осуществляется на основе взвешивания возможных рисков в некоторой ситуации, которые могут возникнуть в течение реализации каких-либо проектов, с помощью чего в дальнейшем будет сделан выбор наиболее оптимального и подходящего направления из всех имеющихся вариантов действий. В самом процессе исследования выявляются различные наборы факторных показателей, их вероятность наступления и возможность их реализации. После подведения итоговых расчетов, их корректировки, сопоставления уровней доходов и расходов аналитик делает выводы о предпринимаемых действиях и принимает на их основе решение о применении того или иного варианта комбинаций действий, учитывая их рациональность и вероятность наступления негативного события.

Руководитель учитывает все комбинации действий и финансовые возможности на реализацию. В концепцию метода входят следующие этапы:

  1. формулировка конечной цели проекта;
  2. определение показателей и различных комбинаций действий;
  3. анализ и оценка всех вариантов вычлененных комбинаций и их уровня риска и вероятностей;
  4. расчет и оценка возможного уровня дохода;
  5. принятие решений.

Дерево решений необходимо и целесообразно строить на первом этапе проекта, т.е. на стадии его создания, когда только начинается выявление прогноза, вычленяются ключевые действия и анализируется вероятность.

Применение метода рассмотрим на конкретном примере далее. Необходимо принять обоснованное решение о покупке и установке нового более модернизированного станка. Есть несколько вариантов действий: приобрести сразу большой станок по большей стоимости и с большей производительностью или же приобрести станок малых размеров, но тогда впоследствии имеется возможность покупки и установки станка среднего размера. Решение о выборе наиболее оптимального варианта будет определено спросом на продукцию, которую производят с помощью данного оборудования.

Покупка большого станка будет выгодна при высоком уровне спроса на производимую продукцию. Однако можно купить маленький станок и, например, через год купить еще один среднего размера.

Эта задача состоит из пяти этапов, описанных выше, но главными в процессе будут являться два решения: покупка на данный момент времени большого или маленького станка и решение о покупке через год какого размера еще одного станка.

1) основная цель принимаемых решений - получение максимальной прибыли. 2) необходимо определить все возможные комбинации действий организации по покупке станков. На этом этапе руководитель может принять решение о покупке большого или маленького станка. 3-4) производится анализ и оценка всех конечных результатов, их вероятность, происходит подсчет возможного дохода (рис. 1)

В расчет берется высокий, средний и низкий спрос. В структуре дерева решений фигурируют 2 типа вершин: «решающие», которые обозначены квадратами, «случайные» - круглые. Начиная с квадратной, т.е. «решающей», вершины под номером 1, руководителю необходимо решить какого размера станок брать. На вершинах 2 и 3 организация рассматривает возможность покупки станков большого и малого. В вершине 4 организация принимает решение о приобретении еще одного станка. Вершины 5 и 6 также «случайные», как 2 и 3. 

Допустим, организация берет в расчет четырехлетний период. По проведении анализа рынка выяснилось, что вероятности разных уровней спроса (высокого, среднего и низкого) составляют 0.6, 0.35 и 0.15 соответственно.

 

Рисунок 1. Дерево решений

 

Покупка большого станка обходится в 400 тысяч рублей, а маленького – в 100 т.р. Расходы на покупку еще одного станка среднего размера обойдутся в 200 т.р. Ежегодные доходы для каждой стратегии организации таковы: 

1. Покупка сразу большого станка при высоком, среднем и низком уровнях спроса даёт соответственно 160, 120 и 80 т. р. 

2. Покупка маленького станка при высоком, среднем и низком уровнях спроса оценивается соответственно 70, 55 и 50 т. р. 

3. Покупка дополнительного станка средних размеров при высоком, среднем и низком уровнях спроса составит соответственно 150, 105 и 60 т. р. 

4. Повторное приобретение маленького станка при высоком, среднем и низком уровнях спроса дает 70, 60 и 50 т. р. соответственно. 

Определим оптимальную стратегию фирмы в замене оборудования.

Проанализируем конечные итоги каждой из стратегий и определим, какую из них стоит принимать в вершинах 1 и 4.

Вычисления начнем с этапа 2. Для последних 3 лет альтернативы, относящиеся к вершине 4, оцениваются так: 

ДМС= (150 × 0,6 + 105 × 0,35 + 60 × 0,15) × 3 – 200 = 207,25 т. р., 

ДММ = (70 × 0,6 + 60 × 0,35 + 50 × 0,15) ×3 – 100 = 111,5 т.р., 

где ДМС – доход от покупки маленького и среднего станка; ДММ – доход от покупки двух маленьких станков. Т.к. ДМС>ДММ, то в вершине 4 выгоднее приобрести сначала маленький станок, а затем средних размеров, при этом доход составит 207,25 т.р. Для дальнейших расчетов берем эту ветвь.

Вычислим доходы на 1-м этапе для "решающей" вершины 1: 

ДБ = (160 × 0,6 + 120 × 0,35 + 80 × 0,15) × 4 – 400 = 200 т. р., 

ДМДС =70 × 0,6 × 1 + 55× 0,35 × 4 + 50 × 0,15 × 4 +207,25 – 100 =256,25 т. р., 

где ДБ – доход от покупки большого станка; ДМДС— доход от покупки сначала маленького станка и дальнейшей покупки среднего.

Пятый этап. С экономической точки зрения целесообразнее принять решение о приобретении сначала маленького станка и покупка среднего через некоторое время, т.к. ДМДС>ДБ при этом доход составит 256,25т. р.

В нашем примере рассмотрены наиболее общие подходы к формализации процесса прогнозирования возможных действий, основанных на построении дерева решений. Однако этот метод эффективен в различных сферах экономической деятельности, прежде всего в работе менеджеров, в управленческом учете, в составлении бюджета капитальных вложений, в анализе рынка ценных бумаг и т.д. Метод дерева решений является полезным инструментом для принятия последовательных решений.

 

Список литературы:

  1. Фахрутдинова А.З., Бойко Е.А. Разработка управленческих решений. - Новосибирск: СибАГС. 2003. - С.264.
  2. Ансофф И. Стратегическое управление. Пер. с англ. – М.: Экономика, 2008. – 519 с.
  3. КиберЛенинка, Семенов Сергей Максимович, Журнал: Территория новых возможностей, Выпуск № 5 (23)/2013 г.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.