1084,4
Задача 3.2
Найти ветку поудобнее: изучаем дерево решений - http://gordo.st/skills/theory/theory_53.html
Дерево решений
Изучаем и применяем метод эффективного управления.
Нередко нам приходится принимать решения в условиях неопределенности, что называется «на свой страх и риск». Однако, если в повседневной жизни спонтанность допустима, то в бизнесе (под бизнесом имеется в виду любая организованная деятельность, нацеленная на результат) такое поведение будет считаться безответственным и, скорее всего, не приведёт нас к желаемой цели.
Практика показывает: чем сложнее управленческое решение, тем выше неопределенность его реализации. На это есть 4 причины:
1. Последствия принятия того или иного решения невозможно предсказать с высокой точностью.
(чем сложнее решение, тем ниже точность)
2. Существует в среднем не менее пяти-шести факторов, которые должны быть приняты во внимание при принятии решения.
(чем сложнее решение, тем больше факторов)
3. При подготовке решения нужно сократить неопределенность, собрав максимально возможное количество уточняющей информации.
(чем сложнее решение, тем больше информации)
4. Готовность руководителя к возможным рискам принятого решения влияет на количество альтернативных вариантов действий.
(чем сложнее решение, тем меньше альтернатив)
Но не думайте, что всё так сложно. На самом деле, поколения эффективных менеджеров проделали огромную работу, чтобы нам с вами было легче.
Для этого и существует методика дерева решений. Давайте разбираться.
В каких областях используется дерево решений?
- менеджмент,
- управление персоналом,
- экономика,
- финансы,
- прогнозирование рисков.
Как используется?
Если вдуматься в название метода, то суть "дерева решений" будет понятна без лишних разъяснений. Вспомнив о расходящихся ветвях обычного дерева, вы оказались правы. Вся соль и заключается в том, что данная методика предполагает разложение вариантов действий на разные составляющие с учётом последствий того или иного сценария. И цель его - сделать процесс реализации решения наиболее предсказуемым и учесть все «подводные камни».
Обычно деревья разбиваются на множество этапов, а зачастую включаются и промежуточные, чтобы не было возможности упустить важные детали или неблагоприятные последствия того или иного решения. После анализа всех ветвей выбирается и формулируется то решение, которое кажется наиболее выгодным и эффективным.
Польза данного метода в том, что очень часто при подробном анализе объективно лучшим оказывается совсем неочевидное решение.
Вам всё ещё кажется, что метод сложен и подвластен только магам?
Тогда посмотрите на это. Ничего не напоминает?
Копить на
100 р.
Попробовать
Да-да, вы всё правильно поняли, мы ещё с детства умеем составлять дерево решений! Так что, теперь осталось этот опыт перевести на рельсы реальных задач и проектов, запастись знаниями и отработать навык.
Как это выглядит?
Говоря простым языком, визуально дерево решений представляет собой иллюстрацию процесса принятия решений, выраженную в квадратиках, кружочках, стрелочках и черточках. На дереве всё - действия, последствия, альтернативные решения и этапы - находится на своем месте и следует друг за другом слева направо.
За десятилетия использования метода сложились определенные правила составления деревьев решений. Давайте с ними ознакомимся.
|
В квадратах пишутся решения
 |
А в кругах – их последствия
Возможные решения обозначаются голубой линией
Возможные последствия – черной линией
Товарищи, не любящие математику, для вас хорошая новость: при составлении дерева решений используется ВСЕГО ОДНА формула. Это стоимостная оценка каждого альтернативного решения.
Сравнение этих оценок и помогает выбрать самый выгодный вариант. Особенно полезно уметь делать такие расчёты всем, кто планирует работать в финансах и инвестиционной сфере и консалтинге.
Итак, что же за зверь эта стоимостная оценка?
Стоимостная оценка решения EMV – пронятое обозначение.
Считается EMV так: Цену выигрыша при возможном решении нужно умножить на вероятность исполнения этого возможного решения и сложить все оценки альтернатив. Выигрыш может быть и отрицательным.
Давайте рассмотрим простой пример.
Пример:
Вы можете вложить 300 тыс. р. в дело друга (магазин конной амуниции), который только начинает свой бизнес.
Если он окупиться через полгода, то Вы получите не только возврат инвестиций, но и еще 300 тыс. р. сверху.
То есть, выигрыш при таком решении может составить 600 тыс. р., вероятность успешного исхода дела составляет 60 %, то есть равна 0,6.
Теперь считаем стоимость такого исхода: 600 × 0,6 = 360 тыс. р.
Однако есть и вероятность в 40 %, что ничего из этой затеи не выйдет и Вы потеряете свои 300 тыс. р.
Считаем стоимость плохого исхода: [-300] × 0,4 = -120 тыс. р.
А теперь получаем EMV решения о вложение средств:
360 – 120 = 240 тыс. р.
Итак, наш EMV равен 240 тыс. р.
Сейчас вы обладаете базовыми знаниями, зачем, почему и как используется дерево решений. Давайте теперь построим новое дерево на основе предыдущего примера и немного расширим его.
Немного практики.
Представьте ситуацию: к вам приходит друг и говорит, что хочет открыть интернет-магазин по продаже конной амуниции. Он расписывает радужное будущее и утверждает, что в России такого больше нет. Но дело остается за малым: нужно вложить 500 тыс. р. на разработку сайта и закупку первой партии товаров.
У вашего друга есть только 200 тыс., а остальные он предлагает вложить вам, обещая, что, если магазин будет прибыльным, вернёт вам уже не 300, а 600 тыс. р.
Вас такое предложение, конечно, заинтересовало, но, понимая, что друг выбрал не совсем традиционную нишу для бизнеса, Вы предлагаете ему проверить гипотезу: сделать сайт-визитку и закупить небольшой ассортимент продукции. Всё это потребует вложений на 50 тыс. р. в тех же долях – 20 тыс. от друга и 30 тыс. от Вас.
И, если гипотеза подтвердится, Вы смело вложите и 300 тыс. р.
В конце встречи друг поделился с вами результатами своего анализа: вероятность того, что вложения в 300 тыс. р. окупятся, составляет 60 %, однако шансы на окупаемость пробных инвестиций в 30 тыс. р. – 50 %.
Также известно, что, если пробные инвестиции «прогорят», то вероятность выхода проекта на окупаемость после вложения 300 тыс. р. составляет всего 30 %. Есть еще и такой вариант: Вы сразу вкладываете 300 тыс. р., но в таком случае шансы на успех равны всего 20 %.
Вам нужно окончательно решить, стоит ли инвестировать в бизнес друга, и какая сумма вложений будет самой целесообразной.
За отправную точку вы взяли квадрат с названием «возможность вложить 300 тыс.» и разложили возможные решения на несколько ветвей.
Получилось такое дерево. 240 600
240 Ок 0,6
|
120 Ок 0 -300
120 0,5 0 Не вл 300 0
|
|
0,5 Вл 300 -30 600
Не вл Ок 0,3
300 0 Н/о 0,7 -300
Не ин -120
пр 30 0 Вл 300 0
|
Н/о 0,8
Не вл 300 0 -300
0
Давайте подробно разберём его и поймём, откуда на дереве появились цифры.
Целые числа на концах линий означают цену исхода решения, то есть, сколько Вы можете заработать (положительное число) или потерять (отрицательное число), целые числа над кругами и квадратами - стоимостная оценка решения (та самая EMV), а десятичные дроби - это вероятности исходов, которые выше мы обозначили процентами.
Пронумерованные квадраты - это узлы решений.
Круги с буквами внутри - возможные исходы.
А теперь давайте считать:
В узле Е вероятность исхода «окупились равна 0,2, а не окупились – 0,8.
Первый исход приносит Вам прибыль в 600 тыс. р.», а второй – убыток в 300 тыс. р.
Вычислим оценки по формуле:
EMV [Е] = 0,2 × 600 + 0,8 × [-300] = -120 тыс. р.,
EMV [Ж] = 0.
Теперь узнаем стоимостную оценку узла решения 3.
Для этого выделяем максимальную оценку одного из исходов:
EMV [3] = max { EMV [Е]; EMV [Ж]} = max {-120; 0} = 0,
следовательно EMV [3] = 0
Если оценка равна 0, то решение не имеет смысла. Следовательно, все решения узла 3 отбрасываем.
Идем дальше. Все по аналогии.
EMV [Г] = 0,3 × 600 + 0,7 × [-300] = -30 max {-120; 0} = 0
EMV [Д] = 0.
EMV [2] = max {-30; 0} = 0 следовательно отбрасываем решение «вложить» в узле 2.
EMV [Б] = 0,6 × 600 + 0,4 × [-300] = 240 тыс. р.
EMV [В] = 0.
EMV [1] = max {240; 0} = 240 тыс. р.
Следовательно отбрасываем решение «не вложили» в узле 1.
EMV [А] = 0,5 × 240 + 0,5 × 0 = 120 тыс. р.
EMV [Возможности вложить 300 тыс. р.] = max {120; 0} = 120 тыс. р.
Отбрасываем возможное решение «не инвестируем пробные 30 тыс. р.»
И в результате: ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения = 120 тыс. р.
Что делать? Инвестируете пробные 30 тыс. р.
Если окупаются, вкладываете 300 тыс. р.
Если нет, то отказываетесь от участия в деле.
Вот и всё
Теперь вы знаете, как составлять дерево решений. Также важно отметить, что при применении этого метода не всегда нужно делать числовые расчеты, так как зачастую он используется и для решения качественных задач.
Для закрепления навыка попробуйте составить своё дерево решений.
А для простоты можете использовать аналогичный пример, подставив другие цифры и ситуации.
Дата: 2018-12-28, просмотров: 345.
