Среда принятия решения

При принятии управленческих решений всегда важно учитывать риск. Понятие «риск» используется здесь не в смысле опасности.Риск скорее относится к уровню определенности, с которой можно прогнозировать результат. В ходе оценки альтернатив и принятия решений руководитель должен прогнозировать возможные результаты в разных обстоятельствах или состояниях природы. По сути дела, решения принимаются в разных обстоятельствах по отношению к риску. Эти обстоятельства традиционно классифицируются как условия определенности, риска или неопределенности.

ОПРЕДЕЛЕННОСТЬ.

Решение принимается в условиях определенности, когда руководитель в точности знает результат каждого из альтернативных вариантов выбора. Примером определенного решения может быть вложение избыточной наличности в 10%-е депозитные сертификаты. Руководитель знает, что за исключением возникновения крайне маловероятных чрезвычайных обстоятельств, вследствие чего федеральное правительство не сможет выполнить свои обязательства, организация получит ровно 10 % на вложенные средства. Подобным образом руководитель может, по меньшей мере на ближайшую перспективу, точно установить какими будут затраты на производство определенного изделия, поскольку арендная плата, стоимость материалов и рабочей силы известны или могут быть рассчитаны с высокой точностью.

Сравнительно немногие организационные или персональные решения принимаются в условиях определенности. Однако они имеют место и зачастую элементы более крупных решений можно рассматривать как определенные. Авторы и исследователи экономико-математических методов называют ситуации с наличием определенности детерминистскими. (В следующей главе описаны некоторые модели принятия детерминистских решений.)

РИСК.

К решениям, принимаемым в условиях риска, относятся такие, результаты которых не являются определенными, но вероятность каждого результата известна. Вероятность определяется как степень возможности свершения данного события и изменяется от 0 до 1. Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. В условиях определенности существует лишь одна альтернатива.

Наиболее желательный способ определения вероятности – объективность. Вероятность объективна, когда ее можно определить математическими методами или путем статистического анализа накопленного опыта. Пример объективной вероятности заключается в том, например, что монета ложится вверх «решкой» в 50 % случаев. Другой пример – прогнозирование уровня смертности населения компаниями, занимающимися страхованием жизни. Поскольку все население служит базой эксперимента (опыта), страховые актуарии могут с высокой точностью предсказать, какой процент людей определенного возраста умрет в этом, следующем и т.д. годах. По этим данным они определяют, сколько страховых взносов они должны получить, чтобы оплатить заявления о выплате страхового вознаграждения и тем не менее иметь прибыль.

Руководство обязано учитывать уровень риска в качестве важнейшего фактора. Например, фирма «Рэдио Корпорейшн оф Америка» потеряла 500 млн.долл. вследствие неудачной попытки создания дискового видеопроигрывателя. Фирма «Зенит Корпорейшн», зная об огромных убытках конкурента, решила отказаться от продолжения исследований в данной области, посчитав эту технологию слишком рискованной. Однако фирма «Сони» после нескольких лет неудачных попыток победила американских и европейских конкурентов, выпустив такой проигрыватель, который сегодня завоевывает рынки США.

Существует несколько способов получения организацией релевантной информации, позволяющей объективно рассчитать риск. Доклады федерального правительства по вопросам труда, экономики, результаты переписей (цензы) содержат огромный массив данных по структуре народонаселения, росту цен, распределению доходов, инфляции, заработной плате и т.п. Крупные торговые организации предоставляют информацию, имеющую особый интерес для конкретных отраслей, например, о том, сколько женщин в возрасте от 19 до 25 лет читают ежемесячно журнал «Космополитен» в противовес «Тайм».

Когда внешняя информация недоступна, организация может добыть ее своими силами, проведя исследование. Анализ рынка настолько широко используется для прогнозирования восприятия новых продуктов, телевизионных шоу, кинофильмов и политиков, что он сам по себе превратился в важную сферу деятельности, а также стал неотъемлемой частью деятельности почти всех крупных организаций, имеющих дело с широкой публикой. Однако анализ рынка не имеет статуса строго научного исследования. Например, именно по результатам подобного анализа фирма «Коламбиа Пикчерз» решила не участвовать в производстве фильма «Е.Т.». Это решение последовало как реакция на вывод, оказавшийся неверным, что фильм рассчитан на 8-летних детей, а на практике он стал самым кассовым за все время существования кинематографа.

Вероятность будет определена объективно, если поступит достаточно информации для того, чтобы прогноз оказался статистически достоверным. Нельзя было, например, предсказать, купят или не купят миллионы американцев персональные компьютеры, опробовав идею всего на нескольких десятках семей. Нужна была реакция нескольких сотен респондентов. Кроме того, вероятность достоверна только как средняя величина и в долгосрочной перспективе. Монета может лечь «орлом» вверх 10, 20 и большее число раз в серии. Так, если страховая компания, имеющая полисы на 50 тыс. автомобилей, в состоянии предсказать убытки от аварий с высокой точностью, опираясь на статистические средние для всей популяции данные, руководитель мелкой компании не сможет этого сделать. Одна из 15 машин компании может попасть в необычную аварию и причинить ей многомиллионный ущерб.

Во многих случаях организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности, однако, опыт руководства подсказывает, что именно может скорее всего случится с высокой достоверностью. В такой ситуации руководитель может использовать суждение о возможности свершения альтернатив с той или иной субъективной или предполагаемой вероятностью. Ставки на скачках, которые делаются до начала забегов, – пример определения предполагаемой вероятности. Люди располагают информацией и опытом – они знают, как выступала лошадь в других соревнованиях – но этого недостаточно для установления объективной вероятности.

Решение компании о том – страховать или нет свой парк автомобилей – хороший пример решения, принимаемого в условиях риска. Руководитель, ответственный за это решение, не уверен в том, что аварии будут, а если будут – то не знает, во что они обойдутся. Но из статистики страхования он знает, что один из десяти водителей раз в году попадает в аварию и средний ущерб составляет 2000 долл. Если организация имеет 500 автомобилей, то вероятны. 50 аварий за год общей стоимостью 100 тыс.долл. В действительности аварий может случиться меньше, а потери могут оказаться выше. Если руководитель решит приобрести страховой полис на весь парк, он будет стоить ровно 110 тыс.долл., независимо от фактического числа аварий, и решение будет принято как бы в условиях определенности.