Риск изучения, Риск действия

Неопределенность при принятии решения повышает риск выбора неверной альтернативы. Причем неблагоприятный исход возникает либо на стадии анализа исследуемой ситуации, оценки имеющихся альтернатив, либо на стадии самого выбора. Поэтому важнейшим основанием дифференциации риска является его разделение на риск изучения и риск действия.

Риск изучения проявляется в возможности допущения ошибки на стадии анализа проблемной ситуации и выбора неэффективных технологий.

Риск действия предполагает вероятность выбора неадекватных шагов в преодолении симптомов проблемной ситуации, поправ­ку на неопределенность результата.

Разделение риска на стадии изучения и действия при исследова­нии социальных процессов предполагает разбиение исследуемой ситуации на две сферы, охватывающие когнитивные и праксилогические аспекты. Когнитивный аспект предусматривает оценку параметров страхового события, тогда как праксиологический — подбор практических мер по снижению издержек, связанных с проявлением неблагоприятных исходов.

Оценка альтернатив с учетом измерения рисков изучения и дей­ствия может быть проведена с помощью табл. 2.

Таблица 2 Оценка альтернатив с учетом измерения рисков изучения и действия

Чтобы добавить в диаграмму стрелку

Чтобы добавить в диаграмму стрелку, выберите на панели инструментов элемент и, в зависимости от того, какой вид стрелки Вы хотите ввести (входа, выхода, управления или механизма), щелкните мышкой по соответствующей стороне края диаграммы, а затем, не отпуская левую кнопку мыши, тащите стрелку до соответствующей стороны прямоугольника. На этой стороне прямоугольника должен появиться большой подсвеченный треугольник, после чего следует щелкнуть по появившемуся треугольнику и стрелка будет добавлена в диаграмму. Для того, чтобы задать имя стрелки, следует щелкнуть правой клавишей мыши по прямоугольнику и в контекстном меню выбрать пункт Name. По требованию стандарта название стрелки должно быть существительным или существительным с определениями (например, «Продукты от поставщика»). При этом рекомендуется в начале задать выходы, затем входы, а после управление и механизмы.


3. Построение декомпозиционной диаграммы IDEF0. После того, как контекст описан, проводится построение следующих диаграмм в иерархии. Каждая последующая диаграмма является более подробным описанием (декомпозицией) одной из работ на вышестоящей диаграмме. Описание каждой подсистемы проводится аналитиком совместно с экспертом предметной области. Таким образом, вся система разбивается на подсистемы до нужного уровня детализации, и получается модель, аппроксимирующая систему с заданным уровнем точности.

Для того, чтобы декомпозировать модуль поведения необходимо мышкой выделить прямоугольник этого модуля, а затем на панели инструментов выбрать кнопку , после чего откроется диалоговое окно «Activity box count», в котором можно задать тип диаграммы с помощью которой будет происходить декомпозиция (IDEF0, DFD или IDEF3), а также число модулей, которыми будет описан исходный модуль (от 0 до 8, обычно от 3 до 6). После нажатия кнопки OK программа создаст диаграмму выбранного типа (по умолчанию, IDEF0) с заданным числом модулей. Кроме того, на эту диаграмму будут перенесены все стрелки. Лишние стрелки на созданной диаграмме можно удалить. Присоединить уже созданные стрелки к модулям поведения на декомпозированной диаграмме можно, выделив необходимую стрелку мышкой и протянув ее до модуля, к которому она должна быть присоединена (при этом на модуле должен подсветиться большой треугольник) и щелкнуть по модулю. Если же одна стрелка должна быть присоединена к нескольким модулям, то следует, после выполнения предыдущей операции, выбрать на панели инструментов объект и щелкнуть по стрелке, от которой следует отделить ветвь, а далее – по модулю, к которому следует присоединить. При этом можно оставить название стрелки единым, а можно переназвать каждый участок после ветвления. Стрелки могут не только ветвиться, но и объединятся, т.е. два (или более) модулей могут иметь общий выход. В диаграммах используются так называемые туннели, которые позволяют, в случае если появление некоторой стрелке на родительской диаграмме не оправданно, показать на дочерней диаграмме, что стрелка существует или входит в модель. Кроме того, туннель может быть использован для обозначения стрелки, идущей от родительского модуля поведения к дочернему и означать, что эта связь является неопределенной.

В случае, если нужно ввести новую стрелку, которая будет соединять два (или более) уже существующих модуля, то необходимо, выбрав соответствующий компонент на панели инструментов, сначала клацнуть на модуле, из которого будет выходить стрелка, а затем на модуле в который она будет входить. Причем в зависимости от того, откуда выходит/входит стрелка можно отметить следующие случаи: выход-вход, выход-управление, выход-механизм, выход- обратное управление, выход- обратный вход. Отношение выход-вход отражает ситуацию, когда одно действие предшествует другому; выход-управление – один модуль поведения контролирует как другой модуль поведения трансформирует вход в выход; выход-механизм – выход одного модуля является средством реализации другого модуля; выход- обратное управление – выход модуля меньшего доминирования влияет на вход модулю большего доминирования; выход- обратный вход – выход модуля меньшего доминирования становится входом модулю большего доминирования или результаты используются повторно.

Оценка риска

После этого выработанные альтернативы сравниваются; в качестве основания используется вопрос о том, какая альтернатива лучше всего отвечает данному критерию. С учетом этого обстоятельства каждой альтернативе присуждается свой балл, в который входит характер возможных последствий принятого решения. Количественные значения баллов ранжируются относительно друг друга, составляя в сумме значение каждой альтернативы по данным критериям (в табл. 1 рассмотрен анализ альтернатив развития городского транспорта). В основе альтернатив в данном случае лежат различные стратегии решения транспортной проблемы города. К ним можно отнести: расширение парка маршрутного такси (А), внедрение скоростного трамвая (В) или увеличение числа автобусных маршрутов (С). Таким образом, устанавливаются критерии выбора альтернатив, а вместе с ними обеспечивается обоснованность в принятии оптимального решения.

Данные таблицы позволяют сделать вывод о целесообразности выбора альтернативы А. Но насколько целесообразен этот выбор? Ведь, помимо ожидаемых благоприятных последствий, весьма существенным является фактор риска, подчас делающий эти ожидания несостоятельными. Эффективность выбора определяют не только преимущества альтернативы, но и допустимая сте­пень риска.

6. Оценка риска.

Риск является ключевой характеристикой при принятии управленческого решения. В зависимости от его значения определяется качество принимаемого решения, поскольку игнорирование этого критерия может существенно исказить процедуру выбора представленных альтернатив. Одной из главных проблем в технологии принятия управленческих решений являются сложности в опера-ционализации фактора риска, его измерении и использовании его оценки в практике принятия решений.

На первый взгляд риск является одним из многих критериев, положенных в основу выбора альтернатив. Однако он имеет осо­бый статус среди остальных критериев, поскольку может свести на нет все их преимущества.

Процедура формулировки проблемной ситуации

 Процедура формулировки проблемной ситуации подразумевает учет ряда требований:

•    формулировка проблемы должна быть максимально краткой. В ней целесообразно отразить только наиболее значимые характеристики;

•    формулировка проблемы должна включать в себя возможные ориентиры для разрешения проблемной ситуации;

•    формулировка проблемной ситуации является исходным осно­ванием для определения целей и задач организации.

Формулировка и описание проблемной ситуации будут полными и содержательными, если им предшествует обстоятельный обзор общей ситуации. Обзор ситуации включает рассмотрение целей и задач, выявленных на стадии стратегического планирования, а также установление приоритетов, которые в конечном счете и определяют последовательность хода их реализации субъектом управления.

При выборе оптимального варианта решения проблемной ситуации следует использовать следующий алгоритм.

1.Определение цели и направления решения проблемной ситуации.

Цель призвана задать базовый вектор в разрешении ситуации, обозначить ценностные ориентации в обосновании выбора одной из возможных альтернатив.

2. Установление критериев решения.

Установление критериев решения позволяет обозначить ключевые параметры, учет которых призван обеспечить целостное и точное представление о содержании проблемы, ее свойствах. При установлении критериев решения должны быть выработаны такие контрольные показатели, которые определяли бы оптимальные условия достижения поставленной цели. К примеру, при выборе места для размещения офиса должны быть учтены следующие условия: минимальная площадь помещения, максимальные затраты, местонахождение (включая подъездные пути, автостоянку и т. д.), а в случае совершенствования транспортной системы города — транспортная доступность, состояние инфра­структуры, развитие транспортной отрасли и др. Универсальными критериями, составляющими основу эффективности принимаемых решений, являются стоимостная оценка ожидаемой выгоды, открывающиеся возможности, уровень затрат, степень риска и др. Выделение данного набора критериев обусловлено типичными для организации мотивами при принятии решений, его системо­образующим характером для обоснования целесообразности принятого решения в различных сферах общественной жизни.

Гистограмма

 

Исходный ряд:

Статистика

МайСтат (Панель инструментов –> Graph: Line Chart)

Особенностью является то, что график строится не так как в Статистике – данные откладывают по X, а по Y откладывается количество значений (сколько раз встретилось то или иное число). Сделать как-то по-другому можно только добавив еще один столбец с датами например и выбрать его в качестве значений оси Y.

Вывод: нормально посмотреть график невозможно.

Трансформация исходного ряда:

Исходный ряд, гистограмма, Статистика:

Исходный ряд, гистограмма, Статистика:

МайСтат

Для трансформирования исх.ряда заходим в Analyze->Time Series->Transform. Есть Логарифмирование (соответствует Natural Log  в статистике), Разность с лагом, Индексирование с базой, Усреднение, изменение в процентном соотношении, Квадрат, Taper, Trend.

Логарифмирование:

Статистика:

МайСтат:

Проведение любых трансформаций связано со следующей сложностью: после выбора способа трансформации необходимо выбрать в окне «Transform» галочку Save и указать место на диске куда оно должно сохраниться. Если этого не сделать оно просто напишет, что ряд трансформирован, но где его можно посмотреть и как использовать – непонятно.

После сохранения этот ряд можно открыть и работать уже с ним. После сохранения трансформированный ряд появится в одной из вкладок. Для того чтобы работать с ним нужно сделать его активным (правой кнопкой на вкладке- Set As Active DataFile). Ряд до трансформации перейдет в неактивный режим (вкладка подсвеченная темно-зеленым, розоватым подсвечены активные вкладки).

То же самое аналогично всем другим видам трансформаций.

Для получения гистограммы с линией соответствия нормальному закону распределения необходимо зайти: Graph->Graph Gallery и выбрать график Histogram with Normal Smoothing.

Проверка стационарности ряда может быть выполнена с помощью Автокорреляционной и Частной Корреляционной функции. В Майстат это Analyze-Time Series-ACF (PACF)

Вид:

Ярко выражена сезонная составляющая.

Для моделирования сезонности в Статистике использовалась трансформация (AutoCorr. (x=x-(a+b*x(lag)))). Судя по всему в Майстат ей соответствует Analyze-Time Series- Seasonal Adjustments. После моделирования сезонности с лагом 12 получили следующий ряд (гистограмма):

Для проверки стационарности ряда и проверки на соответствие нормальному закону можно обратиться еще к описательной статистике (Analyze -> Basic Statistics) – набор практически идентичен Статистике (из критериев есть только Шапиро-Уилкса и Андерсона-Дарлинга)

Кстати скопировать результаты в виде таблицы нельзя, можно только сфотографировать

Модуль АРИМА (Analize-Time Series-ARIMA) содержит весьма незначительное количество регулируемых параметров

AR-parameters – параметр Авторегрессии (по-умолчанию 1)

Seasonal AR – сезонный параметр авторегресии

MA Parameters – параметр скользящего среднего

Seasonal МR – сезонный параметр скользящего среднего

Estimate constant – включает константы в модель

Seasonal periodicity – период сезонности

Forecast – если поставить галочку можно выбрать количество прогнозируемых наблюдений и диапазон значений.

Опционально можно выбрать количество итераций, критерий конвергенции и backcast.

Параметр d модели (разность) так и не нашел.

Можно сохранить остатки в отдельный файл (поставить галочку Save Residuals)

Если возникли ошибки (к примеру, модель нестационарна) модель (и график) прогноза построены не будут.

Модель по параметрам: p=1, q=1

Экспоненциальное сглаживание (Analize-Time Series- Exponential Smoothing)

Можно выбрать два параметра коэфициент сглаживания тренда и коеф. сезонной составляющей (здесь также выбирается тип модели – аддитивная или мультипликативная)

Выбор параметров не нашел (возможно нет модуля пподбора альфа, гамма и дельта).

Здесь же можно выбрать количество прогнозируемых значений (forecast) и период

1        Цель работы:

Изучить возможности программы BPWin 4.0 по анализу, функциональному и информационному моделированию процессов, происходящих в организациях. Разработать алгоритм решения проблемной ситуации.

2 Теоретический материал

Этап принятия управленческого решения является центральным в цепи управления – деятельности, определяющей характер воздействия субъекта на материально-вещественные процессы на рынке.

Блок принятия решения обеспечивает связь между входными параметрами системы, отраженными в плановых установках и моделируемых принципах организации, и выходными параметрами, представляющими соответствующие способы реализации поставленных задач. Наличие полной входной и выходной информации позволяет лицу, принимающему решения, сделать максимально взвешенный выбор.

Выделяют по меньшей мере два методологических подхода к при­нятию управленческого решения. Первый связан с применением ма­тематических методов, второй присущ бихевиоральной (поведен­ческой) теории.

Выработка и принятие оптимального управленческого решения предполагают использование определенной логики, позволяющей выбрать наиболее эффективный для данных условий вариант. Исходным ее звеном являются описание и формулировка проблемной ситуации. Это подразумевает соблюдение ряда правил, без учета которых не может быть выработан приемлемый способ решения проблемы.

Формулировке проблемы должно предшествовать максимально полное описание. Его целью должно быть представление всех свойств и симптомов проблемной ситуации, а также результатов, к которым она может привести. Содержание описания проблемной ситуации включает в себя ответы на следующие вопросы.

•    Что за проблема? На каком объекте обнаружен дефект? Что он
собой представляет.

•    Где эта проблема локализована? На каком участке цепи управления замечен дефект.

•    Когда проблема была обнаружена? Какие события предшествовали ей и последовали за ней? Сколько времени занимает исправление дефекта.

•    Насколько широк масштаб негативных последствий от нерешенной проблемы? Какое место занимает эта проблема в перечне других? Каковы тенденции распространения дефекта?

На основании описания проблемной ситуации дается ее формулировка — краткое и емкое выражение сути проблемы и ожидаемого пути ее решения. Формулировка проблемы должна быть точной, конкретной и выражать ее суть. От точности формулировки и описания проблемной ситуации зависит результат работы.

Процедура формулировки проблемной ситуации подразумевает учет ряда требований:

•    формулировка проблемы должна быть максимально краткой. В ней целесообразно отразить только наиболее значимые характеристики;

•    формулировка проблемы должна включать в себя возможные ориентиры для разрешения проблемной ситуации;

•    формулировка проблемной ситуации является исходным осно­ванием для определения целей и задач организации.

Формулировка и описание проблемной ситуации будут полными и содержательными, если им предшествует обстоятельный обзор общей ситуации. Обзор ситуации включает рассмотрение целей и задач, выявленных на стадии стратегического планирования, а также установление приоритетов, которые в конечном счете и определяют последовательность хода их реализации субъектом управления.

При выборе оптимального варианта решения проблемной ситуации следует использовать следующий алгоритм.

1.Определение цели и направления решения проблемной ситуации.

2. Установление критериев решения.

3. Разделение критериев (ограничения/желательные характеристики).

4. Выработка альтернатив.

5. Сравнение альтернатив.

6. Оценка риска.

7. Выбор альтернативы.

8. Анализ плана реализации решения.

3 Задание

Существует информационная система предприятия,  в которой можно выделить 3 вида информации:

1. Информация, уже имеющаяся в других информационных системах организации;

2. Покупаемая информация – например базы данных по законодательству;

3. Самостоятельно собираемая информация.

В данной лабораторной работе следует исследовать сбор информации внутри предприятия, выявить недостатки и построить алгоритм принятия решения.

4 Ход работы

4.1  Создание IDEF0-диаграммы.

4.2  Построение контекстной диаграммы IDEF0. Первая диаграмма в иерархии диаграмм IDEF0 всегда изображает функционирование системы в целом. Такие диаграммы называются контекстными. В контекст входит описание цели моделирования, области (описания того, что будет рассматриваться как компоненты системы, а что – как внешнее воздействие) и точки зрения (позиции, с которой будет строиться модель). Обычно в качестве точки зрения выбирается точка зрения лица или объекта, ответственного за работу моделируемой системы в целом. По требованию стандарта имя должно быть сформулировано в виде глагола или глагольного оборота,  название стрелки должно быть существительным или существительным с определениями. Задаем выходы, затем входы, а после управление и механизмы.

регрессионный анализ

1. Цель работы: изучить основные принципы регрессионного анализа, его предпосылки и предположения, построить математическую модель (уравнение регрессии) и оценить ее адекватность.


2. Ход работы

Рассматриваются следующие показатели:

Y1-призводительность труда;

Построим модель вида Y1=F(X4, X5, X6) с помощью регрессионного анализа в ППП «STATISTICA»



X4-трудемкость единицы продукции;

X5- удельный вес рабочих в составе предприятия;

X6- удельный вес покупных изделий.

2.1 Получите таблицу результатов регрессионного анализа и проанализируйте все ее параметры



Рисунок 2.1 - Таблица результатов построения модели с использованием многомерного регрессионного анализа

Табличный критерий Фишера F≈2. Рассчитанный в лабораторной работе F≈6.38. Таким образом, можно утверждать, что модель не является хорошей, исходя из данного критерия.

Коэффициент детерминации R2=0,23 или 23%. Коэффициент детерминации указывает на то, что независимые переменные Х (X4 – трудоемкость единицы продукции; X5 – удельный вес рабочих в составе предприятия; X6 – удельный вес покупных изделий) объясняют 23,0% производительность труда.

Стандартная ошибка в оценке производительность труда, Se =2,28 говорит о том, что фактиче¬ская производительность труда, как правило, отклоня¬ются от прогнозируемой не более чем на 2.28(речь идет о стандарт¬ном отклонении).

На основании анализа данной таблицы предварительно можно сделать вывод о нецелесообразности использования данной модели, из-за ее невысокой адекватности.



2.2 На закладке Quick войдите в опцию Итоговый результат регрессии- Summary: Regression results (рисунок 5.3). Проанализируйте данные таблицы.





Рисунок 2.2 - Результаты регрессионного анализа

На основании данных таблицы построим уравнение регрессии:

Y1=19.2935-15.9047*X4-7.5376*X5-3.3076*X6

Коэффициенты X5,X6 в данном уравнении не значимы.

2.3 Просмотрите и проанализируйте основные таблицы регрессионного анализа.



Рисунок 2.3 - Дисперсионная таблица

На основании этой таблицы можно судить о значимости дисперсии относительно регрессии и дисперсии остатков. Их отношение показывает коэффициент F. Если сравнивать значение с табличным, то оно окажется приблизительно в 3 раза больше, что не позволяет говорить о высокой значимости дисперсии относительно регрессии и дисперсии остатков.



Рисунок 2.4 - Ковариационная матрица

Ковариационная матрица показывает наличие линейной статистической связи между входными переменными. Ковариация вне диагонали не стремится к нулю, что дает возможность утверждать о наличии широких доверительных интервалов, а также о ковариации между коэффициентами.



Рисунок 2.5 – Current sweep matrix

Матрица показывает статистическую связь между всеми переменными (коэффициентами корреляции). На главной диагонали коэффициенты стремятся к единице, а вне диагонали стремятся к нулю. Можно сделать вывод о достаточно сильной связи между коэффициентами корреляции. Анализ таблицы показывает, что между Х5 и Х4 имеет место достаточно сильная связь. Между Х5 и Х6 – так же сильная связь. Эта связь может привести к плохой обусловленности информационной матрицы ХTX.





Рисунок 2.6 – Частный коэффициент корреляции

Частный коэффициент корреляции показывает линейную связь между переменными без учета влияния промежуточных вычислений. Так, например, Х4 связан с Y без учета влияния Х5 и Х6, значения которых равны -0,157 и -0,161 соответственно. Далее, Х5 связан с Y без учета влияния Х4 и Х6 значения которых равны -0,499 и -0,161 соответственно.

2.4 Выполните проверку адекватности модели (с помощью анализа остатков).

Таблица 2.1 - Остатки и предсказания

Футбол

В наше время футбол – самая популярная и активно развивающаяся игра в мире. История футбола началась в далеком 1863 году, когда была создана первая футбольная Ассоциация и разработаны правила игры в футбол.

С тех пор все, от детей до стариков, не только активно болеют за свои сборные, но и просто за полюбившиеся им команды. При этом большая часть из них являются не просто болельщиками, но и сами не прочь поучаствовать в товарищеских и дворовых футбольных матчах. А потому в настоящее время столь пристальное внимание уделяется обустройству полей для проведения футбольных соревнований во всем мире, и страны СНГ здесь не стали исключением.

В нашей стране имеется огромное количество всевозможных стадионов и спорткомплексов для игры в футбол, но вот футбольные покрытия на них не всегда соответствуют ожиданиям.

 В течение одного единственного сезона на спортивные покрытия может действовать до десятка всевозможных негативных факторов. Далеко ходить не надо – чего стоит, к примеру, сбитая во время игры трава, ливни, заморозки, палящее солнце. Все эти факторы пагубно влияют на футбольные покрытия и поэтому при обустройстве современного футбольного поля, следует учитывать целый ряд проблем, с которыми придется столкнуться.

В последние годы в Украине повсеместно применяются искусственныепокрытия для футбола. Сами по себе - это специальные сооружения, которым удается полностью заменить травяные футбольные покрытия на синтетическую траву, обладающую всеми теми характеристиками, которые так важны для отличной игры.

Искусственное покрытие для футбольного поля является хорошей альтернативой натурального газона в жестких климатических условиях и в плохую погоду, когда газон с натуральной травой практически невозможно или же экономически невыгодно содержать в хорошем состоянии.

Искусственная трава позволяет значительно сократить затраты на обслуживание и дает возможность играть и приводить тренировки в любых климатических зонах.  Естественно, для того чтобы сполна воспользоваться всеми преимуществами искусственной травы, она должна характеризоваться высоким качеством и демократичной ценой.

Для оценки качества искусственного покрытия для футбольного поля в наше время применяется Концепция ФИФА для футбольных покрытий.

Концепция ФИФА представляет из себя программу строгих испытаний, оценивающих футбольное покрытие по трем основным критериям, которые являются ключевыми для игры в футбол – это взаимодействие футболиста с покрытием, взаимодействие мяча с покрытием и долговечность покрытия.  

Все эти критерии позволяют оценить пригодность футбольного покрытия для игры, его качество и соответствие потребительским ожиданиям.

Искусственные покрытия, предлагаемые нашей компанией, прошли все необходимые тесты и получили именной лицензионный сертификат ФИФА, подтверждающий высокое качество предлагаемой нами продукции.