Rozhodování. Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Podobné dokumenty
Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Ing. Alena Šafrová Drášilová

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

Rozhodovací procesy 2

ZÁKLADNÍ TYPY ROZHODOVACÍH PROBLÉMŮ

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Firma a nejistota Aplikace rozhodování v podmínkách rizika a nejistoty na firmu

Rozhodovací procesy 8

Postupy při hodnocení variant a výběru nejvhodnějšího řešení. Šimon Kovář Katedra textilních a jednoúčelových strojů

Metody výběru variant

Rozhodovací procesy 3

Management. Rozhodování. Ing. Vlastimil Vala, CSc. Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky

Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, Karlovy Vary

VÍCEKRITERIÁLNÍ MANAŢERSKÉ ROZHODOVÁNÍ V PODMÍNKÁCH RIZIKA A NEJISTOTY

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ. Zpracoval Ing. Jan Weiser

7 Kardinální informace o kritériích (část 1)

Rozhodovací procesy 10

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty

Manažerská ekonomika. Manažerské rozhodovací úlohy. Ing. Jakub Michal Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky

METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY

8. Rozhodovací procesy

Rozhodovací procesy 11

VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVANÍ

Management. Ing. Jan Pivoňka

Hodnocení kvality logistických procesů

Charakteristika rizika

ROZHODOVÁNÍ ROZHODOVACÍ PROBLÉM A PROCES

Metody vícekriteriálního hodnocení variant

Využití metod rozhodovací analýzy při návrhu optimálního rozhodnutí o výběru investorů pro realizaci výstavby na území tzv. Jižního centra města Brna

Rozhodovací procesy 6

Charakteristika rizika

Vícekriteriální hodnocení variant úvod

MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ ALTERNATIV

ÚVOD DO ROZHODOVÁNÍ PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ Přednáška 1. Zuzana Bělinová

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Úvodní přednáška. Význam a historie PIS

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ. Téma 1 - Normativní a deskriptivní teorie rozhodování, struktura problémů a rozhodovacích procesů

5 Informace o aspiračních úrovních kritérií

Obsah. iii 1. ÚVOD 1 2. POJETÍ RIZIKA A NEJISTOTY A ZDROJE A TYPY RIZIKA 5

Statické okolí Dynamické okolí relativně stabilní faktory

Simulační modely. Kdy použít simulaci?

4 Kriteriální matice a hodnocení variant

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Rozhodovací procesy v ŽP ROZHODOVÁNÍ ZA RIZIKA RISK MANAGEMENT

OVLÁDÁNÍ RIZIKA ANALÝZA A MANAGEMENT

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

ANTAGONISTICKE HRY 172

Z X H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní

4. Aplikace matematiky v ekonomii

Metody, jak stanovit správné váhy

Manažerské rozhodování

Struk ur přednášk. Vymezení pojmu management, Úkoly řízení podniku, Strategické řízení, Taktické řízení, Plánování.

Manažerská ekonomika

Řízení rizik. Ing. Petra Plevová.

PERSONÁLNÍ OPTIMALIZACE FIRMY STRATEGIE ROZVOJE LIDSKÝCH ZDROJŮ A PERSONÁLNÍ POLITIKA

NÁVRHOVÁ ČÁST. Zpracování Strategického plánu rozvoje města Příbram na období let

Systémy pro podporu rozhodování. Modelování a analýza

1. července 2010

6 Ordinální informace o kritériích

PODNIKATELSKÝ ZÁMĚR A INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

Počítačová simulace logistických procesů II 11. přednáška Důsledky na reálný systém, Process Desinger

Téma 14 Multikriteriální metody hodnocení variant

4EK201 Matematické modelování. 10. Teorie rozhodování

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Poděkování Na tomto místě bych ráda poděkovala Ing. Martinu Lampovi, Ph.D. za odborné připomínky a rady, kterými přispěl k vypracování této práce.

Hodnocení rizika při přípravě podnikatelského projektu

Operační výzkum. Vícekriteriální programování. Lexikografická metoda. Metoda agregace účelových funkcí. Cílové programování.

Informační a znalostní systémy jako podpora rozhodování

LINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá

PŘEHLED PŘÍSTUPŮ K MANAGEMENTU RIZIK PROJEKTŮ

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní Ústav podnikové ekonomiky a managementu

ÚVOD DO BSC - základy metody vyvážených ukazatelů. Ing. Petra Plevová

Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR)

Strategický plán Jaroslav Jindra. Středisko pro volný čas dětí a mládeže v STRATEGICKÝ PLÁN. pro: období: od: do:

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

ÚVOD DO PROBLEMATIKY PROJEKTŮ, KATEGORIE

ORGANIZAČNÍ ÚTVARY STAVEBNÍHO PODNIKU, RIZIKA

Operační výzkum. Vícekriteriální hodnocení variant. Grafická metoda. Metoda váženého součtu.

ROZHODOVÁNÍ. Rozhodování bez alternativ je zoufalým tahem hazardního hráče."

OPTIMALIZACE STRATEGICKÉHO ROZHODNUTÍ

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

minimalizaci vzdálenosti od ideální varianty

Univerzita Pôlackého v Olomouci

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Projektová rizika. Jiří Skalický. ZČU v Plzni, Fakulta ekonomická

Evaluace a její výzvy v projektu: Města a inkluzivní strategie (MIS)

3.1.6 Přiřazení kritických faktorů úspěchu podnikovým procesům

Procesní řízení operačních sálů Mgr. Martin Gažar

Plánování. Pracovní list 3. Vytvořeno v rámci projektu Nové výzvy, nové příležitosti, nová škola

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

MANAGEMENT PLÁNOVÁNÍ

O autorech Úvodní slovo recenzenta Předmluva Redakční poznámka... 18

Metodická příručka k uplatnění některých metod při hodnocení dopadů regulace (RIA)

MARKETINGOVÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM

Co je riziko? Řízení rizik v MHMP

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Transkript:

Rozhodování Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Rozhodování??? video

Obsah typy rozhodování principy rozhodování rozhodovací fáze základní pojmy hodnotícího procesu rozhodovací podmínky rozhodování v podmínkách jistoty vztah jedince k riziku rozhodování v podmínkách rizika rozhodování v podmínkách nejistoty pravidlo maximin pravidlo maximax Hurwitzovo pravidlo Laplaceovo pravidlo víceetapové rozhodovací procesy

Typy rozhodování rozhodování naplňování zájmu realizace stupeň determinace osobní vlastního rozhodovatelem velmi nízký politické velitelské správní manažerské jiných lidí jinými lidmi nízký až střední nízký až vysoký vysoký nízký až střední individuální kolektivní stupeň determinace = míra standardizovanosti rozhodovacího procesu z hlediska postupu, termínů, kontroly atd.

Principy rozhodování organizační stránka kdo? o čem? kvalifikační předpoklady role rozhodovatele (rozhodovatelů) zájmová orientace informační zabezpečení procesní stránka jak? cíle varianty kritéria stavy okolí

Organizační stránka rozhodování rozhodovatel by měl rozhodovat o tom k čemu má kvalifikační předpoklady o čem má nejlepší informace k čemu má vhodnější hodnotovou orientaci čím níž, tím líp Strategické rozhodování Vrcholový management Střední management Management první linie Operativní rozhodování

Procesní stránka rozhodování strukturovanost rozhodovacího procesu fáze rozhodovacího procesu definování analyzování generování klasifikace hodnocení rozhodnutí rozšiřování zužování

Strukturovanost dobře strukturované (opakované, přehledné, rutinní, nezatížené vysokým rizikem, vyhodnotitelné matematickými nástroji) špatně strukturované (složité, nepřehledné, unikátní, kreativní, často intuitivní, vysoce rizikové

Fáze rozhodovacího procesu rozšiřování zužování definování analyzování generování rozhodnutí hodnocení klasifikace čas

Definování spočívá ve stanovení cíle, jehož je třeba rozhodnutím dosáhnout cíl = žádoucí stav, který má nastat cíle ve vztazích hierarchických dosažení vyššího cíle je podmíněno dosažením cíle nižšího rovnocenných cíle jsou na stejné hierarchické úrovni komplementární konkurující neutrální charakter cílů SMART (Specifický, Měřitelný, Akceptovatelný, Realizovatelný, Termínovaný)

Analyzování stanovení rozsahu potřebných informací a jejich sběr, analýza a interpretace limity příliš mnoho informací čas nutný ke sběru analytické kapacity finanční zdroje časové rozlišení informace o současném stavu vs. informace o budoucnosti

Generování hledání všech možných cest (variant chování), které povedou ke splnění cíle systematicko-analytické metody (např. morfologická analýza, metoda analogie) metody stimulující intuici (např. Brainstorming, Brainwriting, Think Tank)

Klasifikace vytřídění relevantních variant (redukce jejich počtu), jejich utřídění do skupin obsahujících podobné varianty a rozpracování kritéria vytřídění rozpočtová, kapacitní a časová omezení duplicity, nesmyslné návrhy právní předpisy, morální hodnoty, přírodní zákony metody metoda ďáblova advokáta antibrainstorming

Metoda párového porovnávání slouží k užšímu výběru variant pro následné hodnocení srovnáním vždy dvou mezi sebou V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 V 7 V 8 V 9 V 10 V 11 pořadí V 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 5 4. 6. V 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 2 11. V 3 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 3 9. 10. V 4 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 5 4. 6. V 5 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 4 7. 8. V 6 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 4 7. 8. V 7 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 3 9. 10. V 8 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 5 4. 6. V 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1. V 10 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 8 2. V 11 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 6 3. celkem 55

Hodnocení + rozhodnutí posuzování jednotlivých variant podle stanovených kritérií a výběr optimální varianty hodnocení se liší podle vlastností rozhodovací úlohy a podle rozhodovacích podmínek

Základní pojmy hodnotícího procesu cíl (C) žádoucí stav, jehož je třeba dosáhnout varianta (V) jedna z cest k dosažení cíle kritérium (K) měřítko míry dosažení cíle váha kritéria (v) důležitost jednoho kritéria ve vztahu k ostatním (0 1) hodnota kritéria (x) užitek (u) efekt z dosažení cíle faktor (f) veličina, která má vliv na míru dosažení cíle v dané variantě scénář (S) množina faktorů pravděpodobnost scénáře (p)

Rozhodovací podmínky rozhodování za podmínek jistoty scénář je pouze jeden a pravděpodobnost jeho výskytu je 100 % (p=1) rozhodování za podmínek rizika scénářů je více, ale pravděpodobnost jejich výskytu je známa, tzn. každému scénáři je přiřazena pravděpodobnost 0 1 a součet těchto pravděpodobností je 1 (Σp k =1) rozhodování za podmínek nejistoty scénářů je více a jejich pravděpodobnost není známa

Kritéria počet jedno jednokriteriální rozhodování více vícekriteriální rozhodování typ nákladová výnosová selektivní neselektivní stanovení vah kritérií expertní názor integrace názorů více expertů párové srovnávání normovaná váha j-tého kritéria počet preferencí j-tého kritéria počet kritérií

Rozhodování v podmínkách jistoty stav okolí je předem známý a nastane se 100% pravděpodobností jednokriteriální rozhodujeme se pouze na základě jednoho kritéria vybíráme variantu, která má optimální hodnotu tohoto kritéria vícekriteriální je třeba sestavit rozhodovací matici

Výchozí matice veličin K 1 K 2 K 3 K j K n V 1 x 11 x 12 x 13 x 1j x 1n V 2 x 21 x 22 x 23 x 2j x 2n máme n kritérií V i x i1 x i2 x i3 x ij x in V m x m1 x m2 x m3 x mj x mn hodnota j-tého kritéria ve 2. variantě máme m variant hodnota 2. kritéria v i-té variantě

Výchozí rozhodovací matice výchozí matice obsahuje základní jednotky (roky, koruny, body, expertní hodnocení, škály, ) potřebujeme jednotné hodnocení jednotlivých kritérií hodnoty dílčích užitků přímé expertní stanovení (škálou, např. 0 10, expert hodnotí (ne)linearitu kritérií) metoda lineárních dílčích užitků hodnota j-tého kritéria v i-té variantě normovaná hodnota dílčího užitku i-té varianty dle j-tého kritéria nejlepší dosažená hodnota j-tého kritéria nejhorší dosažená hodnota j-tého kritéria

Rozhodovací matice K 1 K 2 K 3 K j K n celkový užitek v 1 v 2 v 3 v j v n součet vah kritérií = 1 V 1 u 11 u 12 u 13 u 1j u 1n U 1 V 2 u 21 u 22 u 23 u 2j u 2n U 2 V i u i1 u i2 u i3 u ij u in U i V m u m1 u m2 u m3 u mj u mn U m

Rozhodnutí kontrola rozhodovací matice součet vah kritérií = 1 v každém sloupci se vyskytuje dílčí užitek 0 u nejhorší hodnoty kritéria a 1 u nejlepší hodnoty kritéria stejné absolutní hodnoty kritéria mají stejné normované hodnoty dílčího užitku ze všech variant vybereme tu, která má nejvyšší celkový užitek U

Vztah jedince k riziku objektivní pravděpodobnost založena na experimentu, matematických pokusech, statistickém pozorování, subjektivní pravděpodobnost intuitivní, vyjádřena zpravidla verbálně verbální Vyjádření subjektivní pravděpodobnosti číselné zcela vyloučeno 0,0 krajně nepravděpodobné 0,1 dost nepravděpodobné 0,2 0,3 spíše nepravděpodobné 0,4 spíše pravděpodobné 0,6 dost pravděpodobné 0,7 0,8 nanejvýš pravděpodobné 0,9 zcela jisté 1,0

Subjektivní vnímání rizika předpokládejme, že existuje 5 různých variant s různými pravděpodobnostmi úspěchu úspěchem je zisk 10 peněžních jednotek, neúspěchem ztráta vkladu úspěch neúspěch varianta pravděpodobnost hodnota pravděpodobnost hodnota očekávaná hodnota p x p x x O V 1 1,0 10 0,0 0 10 V 2 0,75 10 0,25 0 7,5 V 3 0,5 10 0,5 0 5 V 4 0,25 10 0,75 0 2,5 V 5 0,00 10 1,0 0 0

Subjektivní vnímání rizika V 1 : x O = 10,0 negativní vztah k riziku subjekt vloží 1,5 jednotek, i když je očekávaná hodnota 5 V 2 : x O = 7,5 V 3 : x O = 5,0 pozitivní vztah k riziku subjekt vloží 8,5 jednotek, i když je očekávaná hodnota pouze 5 V 4 : x O = 2,5 V 5 : x O = 0,0 2,5 5,0 7,5 10,0 neutrální vztah k riziku subjekt vloží 5 jednotek, je-li očekávaná hodnota 5 vklad

Rozhodování v podmínkách rizika Jednokriteriální rozhodování pravděpodobnost, že nastane k-tý scénář S 1 S 2 S 3 S k S t očekávaná hodnota kritéria p 1 p 2 p 3 p k p t V 1 x 11 x 12 x 13 x 1k x 1t x O1 V 2 x 21 x 22 x 23 x 2k x 2t x O2 V i x i1 x i2 x i3 x ik x it x Oi V m x m1 x m2 x m3 x mk x mt x Om hodnota kritéria ve 2. variantě, nastane-li 3. scénář

Rozhodování v podmínkách rizika riziko varianty vyjadřuje rozptyl hodnoty kritéria R i

Rozhodování v podmínkách rizika Vícekriteriální rozhodování 1) sestavení vícekriteriální matice zvlášť pro každý scénář (jako při rozhodování za jistoty) 2) stanovení celkových užitků pro všechny varianty v každém scénáři (jako při rozhodování za jistoty) 3) sestavení matice celkových užitků s pravděpodobnostmi (jako při jednokriteriálním rozhodování za rizika) 4) stanovení očekávané hodnoty užitku 5) výběr optimální varianty

Rozhodování v podmínkách rizika S 1 S 2 S 3 S k S t očekávaná hodnota kritéria p 1 p 2 p 3 p k p t V 1 U 11 U 12 U 13 U 1k U 1t U O1 V 2 U 21 U 22 U 23 U 2k U 2t U O2 V i U i1 U i2 U i3 U ik U it U oi V m U m1 U m2 U m3 U mk U mt U om

Analýza citlivosti odpovídá na otázku jak citlivý je celkový výsledek na změnu jednotlivých faktorů rizika? kvantitativní analýza citlivosti postupnou změnou jednotlivých faktorů o 10 % (při zachování hodnot všech ostatních kritérií) a dopočítáním celkové hodnoty kritéria zjišťujeme, který faktor má na kritérium největší vliv analýza citlivosti metodou Monte Carlo počítačově simulovaná metoda vhodná pro situace, kdy hodnota kritéria je ovlivňována kombinací působení řady faktorů, které mohou nabývat značného počtu hodnot

Rozhodování v podmínkách nejistoty chybí informace o pravděpodobnostech jednotlivých scénářů 1) sestavení rozhodovací matice (uvažujme jednokriteriální rozhodování) 2) volba pravidla pro výběr optimální varianty 3) jeho aplikace

Pravidla pro rozhodování v nejistotě pravidlo maximin defenzivní výběr varianty, která při nejhorším možném scénáři přináší nejmenší ztrátu nebo nejlepší možný výsledek u každé varianty nejprve vybereme minimální hodnotu kritéria (tj. nejhorší scénář) z těchto minimálních hodnot vybereme tu, která je nejpříznivější

Pravidla pro rozhodování v nejistotě pravidlo maximax ofenzivní výběr varianty, která při nejlepším možném scénáři přináší nejlepší možný výsledek u každé varianty nejprve vybereme maximální hodnotu kritéria (tj. nejlepší scénář) z těchto maximálních hodnot vybereme tu, která je nejpříznivější

Pravidla pro rozhodování v nejistotě Hurwitzowo pravidlo pracuje s parametrem β, který vyjadřuje optimismus, resp. pesimismus rozhodovatele (0 = extrémně pesimistický, 1 = extrémně optimistický u každé varianty určíme maximální a minimální hodnotu kritéria vypočteme hodnotu užitku podle vztahu vybereme variantu s nejpříznivější hodnotou užitku

Pravidla pro rozhodování v nejistotě Laplaceovo pravidlo neznáme-li pravděpodobnost jednotlivých scénářů, jsou všechny stejně pravděpodobné sečteme hodnoty kritérií v jednotlivých řádcích výsledek vydělíme počtem scénářů vybereme variantu s nejvyšším užitkem

Víceetapové rozhodovací procesy rozhodovací proces není jednorázový, ale skládá se z více etap nejde o optimalizaci jednotlivých rozhodnutí, ale celkovou strategii v rámci celého procesu jednokriteriální rozhodování v podmínkách rizika nebo nejistoty

Rozhodovací strom grafický nástroj zobrazující rozhodovací proces skládá se z uzlů a hran rozhodovací uzly (kosočtverce) znázorňují volbu určité varianty z daného souboru variant (znázorněné hranami) situační uzly (kroužky) realizace určité varianty s možnými výsledky realizace (znázorněné hranami)

Rozhodovací strom U 2.1 p 2.1 4 V 4.1 V 4.2 8 9 U 8.1 p 8.1 U 8.2 p 8.2 U 9.1 p 9.1 2 U 9.2 p 9.2 V 1.1 U 2.2 p 2.2 5 V 5.1 V 5.2 10 11 U 10.1 p 10.1 U 10.2 p 10.2 U 11.1 p 11.1 1 U 11.2 p 11.2 V 1.2 U 3.1 p 3.1 6 V 6.1 V 6.2 12 13 U 12.1 p 12.1 U 12.2 p 12.2 U 13.1 p 13.1 3 U 13.2 p 13.2 U 3.2 p 3.2 7 V 7.1 14 U 14.1 p 14.1 U 14.2 p 14.2 V 7.2 15 U 15.1 p 15.1 U 15.2 p 15.2 1. etapa 2. etapa

????????????????

Děkuji za pozornost!