Тема 2. Условия принятия управленческих решений условия определенности, риск и неопределенность при принятии управленческих р

Август 30, 2022

Главная
Алгебра
Тема 2. Условия принятия управленческих решений условия определенности, риск и неопределенность при принятии управленческих р

Содержание

2. Принятие управленческих решений в условиях определенности Предельный анализ прибыли и затрат Линейное программирование
3. Предельный доход предприятия Под предельным доходом предприятия понимается среднее изменение выручки предприятия в расчете на единицу
4. Расчет оптимального объема продаж на основе данных о предельном доходе
5. Линейное программирование ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ [linear programming] — область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных
6. Линейное программирование Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, ..., n), которые минимизируют (или
7. Задача линейного программирования Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго
8. Решените задачи ЛП Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ≤
9. Графическое решение задачи ЛП
10. 2 “Неопределенность – это несоответствие между количеством информации, необходимым для выполнения задачи, и количеством информации, которым
11. наличие неопределенности, т.е. недостаток информации о сегодняшнем состоянии или будущем развитии ситуации; необходимость выбора решения из
12. Риск рассматривается как общесоциологическая характеристика любого вида целесообразной деятельности человека, осуществляемой в условиях ресурсных ограничений и
13. Позволяет прогнозировать риски в условиях асимметричного, неравномерного распределения информационных ресурсов, исследовать их как постоянно меняющиеся во
14. Основное внимание было сосредоточено на исследовании таких характеристик деструктивных рисков, как: невосполнимость утраты свойств, качеств, материальных
15. В равновесных системах риски – это отклонение от первоначального состояния, которое для всех элементов системы имеет
16. Функции риска Инновационная функция Стимулирующая функция конструктивная деструктивная Защитная функция историко-генетический аспект социально-праввовой аспект Аналитическая функция
17. Классификация рисков ретроспективные текущие перспективные По времени возникновения природно-естественные экологические политические транспортные экономические По факторам возникновения
18. Классификация рисков внешние - риски, непосредственно не связанные с деятельностью предприятия или его контактной категории (непредвиденные
19. 11 Классификация рисков субъективные объективные По природе возникновения локальные отраслевые региональные национальные международные По масштабам страхуемые
20. 12 Классификация рисков систематические специфические По возможности диверсификации минимальные – возможные потери 0-25% от размера ожидаемой
21. 13 Абсолютный размер финансовых потерь, связанных с инвестиционным риском - сумма убытка (ущерба), причиненного инвестору или
22. 14 Математическое ожидание где E – математическое ожидание величины Ei – значение величины в случае i-го
23. 15 Среднеквадратическое отклонение где б – среднеквадратическое отлонение величины Ei – значение величины в случае i-го
24. 16 Коэффициент вариации где СV – коэффициент вариации б – среднеквадратическое отлонение величины E – математическое
25. 17 Бета-коэффициент где pa– бета-коэффициента актива а ra – доходность актива rm – доходность рынка Cov()
26. Регрессионный анализ Регрессио́нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y и одной
27. Регрессионный анализ Цели регрессионного анализа Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными) Предсказание
28. Регрессионный анализ Строго регрессионную зависимость можно определить следующим образом. Пусть Y, X1,X2,...,Xp — случайные величины с
29. 18 Анализ чувствительности проекта Позволяет оценить чувствительность проекта к изменениям внешних и внутренних условий реализации проекта.
30. 19 Анализ чувствительности проекта Этапы проведения анализа чувствительности проекта: Определяются результирующие показатели проекта. Определяются варьируемые факторы,
31. 23 Рисковая стоимость (VaR) Метод определения рисковой стоимости (Value at Risk, VaR) предполагает нахождение максимального размера
33. Скачать презентацию

Слайд 2

Принятие управленческих решений в условиях определенности
Предельный анализ прибыли и затрат
Линейное программирование

Слайд 3

Предельный доход предприятия
Под предельным доходом предприятия понимается среднее изменение выручки предприятия

в расчете на единицу продукции в результате изменения величины сбыта на одну единицу.

Кривая валовой выручки

Слайд 4

Расчет оптимального объема продаж на основе данных о предельном доходе

Слайд 5

Линейное программирование
ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ [linear programming] — область математического программирования, посвященная теории

и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными.
Предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, представляет собой упрощение действительности.

Слайд 6

Линейное программирование
Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, ...,

n), которые минимизируют (или максимизируют) целевую функцию

Слайд 7

Задача линейного программирования
Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем

первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы):

Слайд 8

Решените задачи ЛП
Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения):
a11x1

+ a12x2 ≤ bi
a21x1 + a22x2 ≤ b2
a31x1 + a32x2 ≤ b3.
Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения:
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т. е. величина c1 x1 + c2 x2, будет наибольшей или

Слайд 9

Графическое решение задачи ЛП

Слайд 10

2
“Неопределенность – это несоответствие между количеством информации, необходимым для выполнения задачи,

и количеством информации, которым обладает организация”
(Дж.Гэлбрейт)
Риск - это определенная вероятность (угроза) потери предпринимателем части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате определенных действий; возможность возникновения благоприятных ситуаций в ходе реализации планов, что способствует извлечению дополнительной прибыли или улучшению общего экономического окружения.

Понятия неопределенности и риска

Слайд 11

наличие неопределенности, т.е. недостаток информации о сегодняшнем состоянии или будущем развитии

ситуации;
необходимость выбора решения из имеющегося набора альтернативных вариантов;
возможность оценить вероятность осуществления каждого из имеющихся вариантов.

Признаки ситуации риска

Слайд 12

Риск рассматривается как общесоциологическая характеристика любого вида целесообразной деятельности человека, осуществляемой

в условиях ресурсных ограничений и наличия возможности выбора оптимального способа достижения целей в условиях информационной неопределенности.
Исследуются следующие свойства риска:
всеобщность (риск - не случайный результат сознательной деятельности, а необходимое условие существования творческого человека, постоянно совершенствующего условия своей жизни)
системность
динамическая вероятность.

Подходы к определению основных характеристик риска

Теория оптимального управления

Рассматрвиает риски как свойство, присущее любым видам целенаправленной деятельности. Оно проявляется как вероятная неопределенность реализации целевых функций, характер, содержание, направленность и условия достижения которых до конца не ясны субъекту, принимающему решения.

Теория оптимального управления

Слайд 13

Позволяет прогнозировать риски в условиях асимметричного, неравномерного распределения информационных ресурсов, исследовать

их как постоянно меняющиеся во времени. Равновесие локальных рынков в значительной мере обусловлено изменениями в системах боде высокого порядка, цели которых могут противоречить экономическим интересам конкретных подсистем. Поэтому вероятность наступления и уровень большинства рисков находятся в зависимости от полисистемных эффектов, которые абсолютно не поддаются контролю со стороны лиц, принимающих решения по выбору инструментов экономической политики.

Подходы к определению основных характеристик риска

Теория социально-экономической динамики

Слайд 14

Основное внимание было сосредоточено на исследовании таких характеристик деструктивных рисков, как:
невосполнимость

утраты свойств, качеств, материальных и духовных ценностей, бывших полезными в прошлом, но исчезающих в настоящем;
появление новых свойств, качеств, материальных и иных ценностей, масштаб угроз и регрессивный потенциал которых в будущем не ясен и не определен;
снижение уровня пороговой безопасности по мере создания новых производств, технологий и распространения новых видов оружия;
возрастание экологических угроз и вызовов по мере роста промышленного потенциала.

Подходы к определению основных характеристик риска

Теории регрессионного потенциала

Слайд 15

В равновесных системах риски – это отклонение от первоначального состояния, которое

для всех элементов системы имеет одинаковую вероятность и равно сумме рисков подсистем. В энтропийных системах риски проявляются и описываются иначе, так как различные элементы имеют разную вероятность, которая есть величина положительная и описывается системой квадратических уравнений.

Подходы к определению основных характеристик риска

Теория неравновесных (энтропийных) процессов

Слайд 16

Функции риска
Инновационная функция
Стимулирующая функция
конструктивная
деструктивная
Защитная функция
историко-генетический аспект
социально-праввовой аспект
Аналитическая функция

Слайд 17

Классификация рисков
ретроспективные
текущие
перспективные
По времени возникновения
природно-естественные
экологические
политические
транспортные
экономические
По факторам возникновения
кратковременные
постоянные
По длительности

Слайд 18

Классификация рисков
внешние - риски, непосредственно не связанные с деятельностью предприятия или

его контактной категории (непредвиденные изменения законодательства, неустойчивость политического режима в стране деятельности, введения эмбарго, др.)
внутренние – риски, связане с технико-организационной сферой деятельности фирмы, то есть источником внутренних рисков является сама предпринимательская фирма

По характеру учета

производственные
коммерческие
финансовые
страховые
инвестиционные

По сфере возникновения

Слайд 19

11
Классификация рисков
субъективные
объективные
По природе возникновения
локальные
отраслевые
региональные
национальные
международные
По масштабам
страхуемые
нестрахуемые
По возможности страхования

Слайд 20

12
Классификация рисков
систематические
специфические
По возможности диверсификации
минимальные – возможные потери 0-25% от размера ожидаемой

прибыли
повышенные – возможные потери 25-50% от размера ожидаемой прибыли
критические – возможные потери 50-70% от размера ожидаемой прибыли
недопустимые – возможные потери 70-100% от размера ожидаемой прибыли

По степени допустимости

чистые
спекулятивные

По характеру последствий

Слайд 21

13
Абсолютный размер финансовых потерь, связанных с инвестиционным риском - сумма убытка

(ущерба), причиненного инвестору или потенциально возможного в связи с наступлением неблагоприятных обстоятельств, характерных для данного вида риска.
Относительный размер финансовых потерь - отношение суммы убытка (ущерба) к избранному базовому показателю (сумме ожидаемого дохода, размеру инвестируемого капитала и т.д.).

Измерение инвестиционного риска риска

Слайд 22

14
Математическое ожидание
где
E – математическое ожидание величины
Ei – значение величины в случае

i-го сценария
Pi – вероятность наступления i-го сценария

Математическое ожидание – величина среднего значения случайно величины.

Слайд 23

15
Среднеквадратическое отклонение
где
б – среднеквадратическое отлонение величины
Ei – значение величины в случае

i-го сценария
E – математическое ожидание величины
Pi – вероятность наступления i-го сценария

Среднеквадратическое отклонение – показатель рассевания (разброса) значений случайной величины около ее математического ожидания.

Слайд 24

16
Коэффициент вариации
где
СV – коэффициент вариации
б – среднеквадратическое отлонение величины
E – математическое

ожидание величины

Позволяет определить уровень риска, если показатели средних ожидаемых доходов по проектам различны. Показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс.
В отличие от среднеквадратического отклонения отражает не абсолютную, а относительную меру разброса значений.

Слайд 25

17
Бета-коэффициент
где
pa– бета-коэффициента актива а
ra – доходность актива
rm – доходность рынка
Cov() –

ковариация переменных
б - среднеквадратическое отлонение величины

Позволяет оценить риск индивидуального инвестиционного проекта по отношению к уровню риска инвестиционного рынка в целом.
Является мерой рыночного риска, отражая изменчивость доходности ценной бумаги по отношению к доходности портфеля в среднем (среднерыночного портфеля). Вместо ценной бумаги и портфеля могут быть использованы портфель и рынок в целом.
Определяется как соотношение между исторической доходностью отдельной акции и историческим доходом фондового рынка.

Слайд 26

Регрессионный анализ
Регрессио́нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной

Y и одной или несколькими независимыми переменными X1,X2,...,Xp. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными.

Слайд 27

Регрессионный анализ
Цели регрессионного анализа
Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами

(независимыми переменными)
Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых)
Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой

Слайд 28

Регрессионный анализ
Строго регрессионную зависимость можно определить следующим образом. Пусть Y, X1,X2,...,Xp —

случайные величины с заданным совместным распределением вероятностей. Если для каждого набора значений X1 = x1,X2 = x2,...,Xp = xp определено условное математическое ожидание
y(x1,x2,...,xp) = E(Y | X1 = x1,X2 = x2,...,Xp = xp) (уравнение линейной регрессии в общем виде), то функция y(x1,x2,...,xp) называется регрессией величины Y по величинам X1,X2,...,Xp, а её график — линией регрессии Y по X1,X2,...,Xp, или уравнением регрессии.

Слайд 29

18
Анализ чувствительности проекта
Позволяет оценить чувствительность проекта к изменениям внешних и внутренних

условий реализации проекта.
Выявляет степень влияния варьируемых факторов на результирующие показатели проекта
Основан на сценарном алгоритме.

Слайд 30

19
Анализ чувствительности проекта
Этапы проведения анализа чувствительности проекта:
Определяются результирующие показатели проекта.
Определяются варьируемые

факторы, значения которых подлежат изменению в ходе мделирования.
Задается шаг изменения варьируемых параметров (например, 5%, 10%, 15%).
Исходя из рыночной ситуации обозначается размах вариации.
Определяется критическое изменение варьируемого фактора (т.е. такое изменение, которое приводит к изменению представления об эффективности проекта. При моделировании изменяентся только один фактор, значения остальных принимаются неизменными).
Выявляется изменение результирующего показателя проекта при изменении варьируемого фактора в рамках заданного расчетного шага.
Оценивается вероятность наступления критического изменения.

Слайд 31

23
Рисковая стоимость (VaR)
Метод определения рисковой стоимости (Value at Risk, VaR) предполагает

нахождение максимального размера потерь (убытка), которые может понести инвестор в данный промежуток времени, и размер которого не будет превышен с установленной долей вероятности (уверенности).
Метод не учитывает возможность больших потерь, вероятность наступления которых крайне мала

Тема 2. Условия принятия управленческих решений условия определенности, риск и неопределенность при принятии управленческих р

Содержание

Принятие управленческих решений в условиях определенностиПредельный анализ прибыли и затратЛинейное программирование

Предельный доход предприятияПод предельным доходом предприятия понимается среднее изменение выручки предприятия

Расчет оптимального объема продаж на основе данных о предельном доходе

Линейное программированиеЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ [linear programming] — область математического программирования, посвященная теории

Линейное программированиеТребуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, ...,

Задача линейного программированияПредположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем

Решените задачи ЛП Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1

Графическое решение задачи ЛП

2“Неопределенность – это несоответствие между количеством информации, необходимым для выполнения задачи,

наличие неопределенности, т.е. недостаток информации о сегодняшнем состоянии или будущем развитии

Риск рассматривается как общесоциологическая характеристика любого вида целесообразной деятельности человека, осуществляемой

Позволяет прогнозировать риски в условиях асимметричного, неравномерного распределения информационных ресурсов, исследовать

Основное внимание было сосредоточено на исследовании таких характеристик деструктивных рисков, как:невосполнимость

В равновесных системах риски – это отклонение от первоначального состояния, которое

Классификация рисковвнешние - риски, непосредственно не связанные с деятельностью предприятия или

12Классификация рисковсистематическиеспецифическиеПо возможности диверсификацииминимальные – возможные потери 0-25% от размера ожидаемой

13Абсолютный размер финансовых потерь, связанных с инвестиционным риском - сумма убытка

14Математическое ожиданиегдеE – математическое ожидание величиныEi – значение величины в случае

15Среднеквадратическое отклонениегдеб – среднеквадратическое отлонение величиныEi – значение величины в случае

16Коэффициент вариациигдеСV – коэффициент вариацииб – среднеквадратическое отлонение величиныE – математическое

17Бета-коэффициентгдеpa– бета-коэффициента актива аra – доходность активаrm – доходность рынкаCov() –

Регрессионный анализРегрессио́нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной

Регрессионный анализЦели регрессионного анализаОпределение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами

Регрессионный анализСтрого регрессионную зависимость можно определить следующим образом. Пусть Y, X1,X2,...,Xp —

18Анализ чувствительности проектаПозволяет оценить чувствительность проекта к изменениям внешних и внутренних

19Анализ чувствительности проектаЭтапы проведения анализа чувствительности проекта:Определяются результирующие показатели проекта.Определяются варьируемые

23Рисковая стоимость (VaR)Метод определения рисковой стоимости (Value at Risk, VaR) предполагает

Похожие презентации

Принятие управленческих решений в условиях определенности
Предельный анализ прибыли и затрат
Линейное программирование

Предельный доход предприятия
Под предельным доходом предприятия понимается среднее изменение выручки предприятия

Линейное программирование
ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ [linear programming] — область математического программирования, посвященная теории

Линейное программирование
Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, ...,

Задача линейного программирования
Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем

Решените задачи ЛП
Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения):
a11x1

2
“Неопределенность – это несоответствие между количеством информации, необходимым для выполнения задачи,

Основное внимание было сосредоточено на исследовании таких характеристик деструктивных рисков, как:
невосполнимость

Классификация рисков
внешние - риски, непосредственно не связанные с деятельностью предприятия или

12
Классификация рисков
систематические
специфические
По возможности диверсификации
минимальные – возможные потери 0-25% от размера ожидаемой

13
Абсолютный размер финансовых потерь, связанных с инвестиционным риском - сумма убытка

14
Математическое ожидание
где
E – математическое ожидание величины
Ei – значение величины в случае

15
Среднеквадратическое отклонение
где
б – среднеквадратическое отлонение величины
Ei – значение величины в случае

16
Коэффициент вариации
где
СV – коэффициент вариации
б – среднеквадратическое отлонение величины
E – математическое

17
Бета-коэффициент
где
pa– бета-коэффициента актива а
ra – доходность актива
rm – доходность рынка
Cov() –

Регрессионный анализ
Регрессио́нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной

Регрессионный анализ
Цели регрессионного анализа
Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами

Регрессионный анализ
Строго регрессионную зависимость можно определить следующим образом. Пусть Y, X1,X2,...,Xp —

18
Анализ чувствительности проекта
Позволяет оценить чувствительность проекта к изменениям внешних и внутренних

19
Анализ чувствительности проекта
Этапы проведения анализа чувствительности проекта:
Определяются результирующие показатели проекта.
Определяются варьируемые

23
Рисковая стоимость (VaR)
Метод определения рисковой стоимости (Value at Risk, VaR) предполагает