Психологические аспекты принятия управленческих решений

Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования. 
 
 

3.2 Функции прогнозирования.

Основными функциями  прогнозирования можно считать;

1. Научный анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций. Он осуществляется по трем стадиям: ретроспекция, диагноз, проспекция.

Под ретроспекцией  понимается этап прогнозирования, на котором  исследуется история развития объекта  прогнозирования для получения  его систематизированного описания. На этой стадии происходит сбор, хранение и обработка информации, источников, необходимых для прогнозирования, оптимизация как состава источников, так и методов измерения и представления ретроспективной информации, окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.

Диагноз – это  такой этап прогнозирования, на котором  исследуется систематизированное  описание объекта прогнозирования  с целью выявления тенденции  его развития и выбора моделей  и методов прогнозирования. На этой стадии анализ заканчивается не только разработкой моделей прогнозирования, но и выбором адекватного метода прогнозирования.

Проспекция представляет собой этап прогнозирования, на котором  по данным диагноза разрабатываются  прогнозы развития объекта прогнозирования  в будущем, производится оценка достоверности, точности или обоснованности прогноза (верификация), а также реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования (синтез). На стадии проспекции выявляется недостающая информация об объекте прогнозирования, уточняется ранее полученная, вносятся коррективы в модель прогнозируемого объекта в соответствии с вновь поступившей информацией.

2. Исследование объективных связей социально-экономических явлений развития народного хозяйства в конкретных условиях в определенном периоде.

При непрерывном  характере прогнозирования анализ его объекта происходит также  непрерывно, сопровождая все стадии формирования прогнозов, тем самым  осуществляется обратная связь между  реальным объектом и его прогностической моделью. В результате научного анализа хозяйственных процессов и тенденции развития экономики определяется, насколько принятые решения соответствуют будущему развитию, выявляются несоответствия в экономике, достигнутый в стране уровень сравнивается с мировым опытом.

3. Оценка объекта прогнозирования базируется на сочетании аспектов детерминированности (определенности) и неопределенности.

4. Выявление объективных вариантов экономического и социального развития.

На основе теоретических  исследований, достижений общественных, естественных и технических наук выясняются объективные варианты исследуемого процесса и тенденции его развития на перспективу.

5.Накопление научного материала для обоснованного выбора определенных решений.

Реализация функций прогнозирования осуществляется на основе двух подходов: поисковом и нормативном.

3.3 Прогнозирование психологических аспектов принятия решения.

Последствия  решений  менеджера, экономиста, инженера проявятся в будущем. А будущее  неизвестно. Мы обречены принимать  решения  в условиях неопределенности. Мы всегда рискуем, поскольку нельзя исключить возможность нежелательных событий. Но можно сократить вероятность их появления. Для этого необходимо спрогнозировать дальнейшее развитие событий, в частности, последствия принимаемых  решений .

 Теоретической  основой  методов   прогнозирования   являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей  и математическая статистика, дискретная  математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки. 

  Прогнозирование  - частный вид моделирования как  основы познания и управления. Роль  прогнозирования  в управлении  страной, отраслью, регионом, предприятием очевидна. Необходимы учет СТЭЭП-факторов (т.е. социальных, технологических, экономических, экологических, политических), факторов конкурентного окружения и научно-технического прогресса. А также  прогнозирование  расходов и доходов предприятий и общества в целом (в соответствии с двумя вариантами жизненным циклом продукции - во времени и по 11-и стадиям международного стандарта ИСО 9004). Проблемы внедрения и практического использования математических  методов эконометрического прогнозирования при принятии   решений связаны прежде всего с отсутствием в нашей стране достаточно обширного опыта подобных исследований, поскольку в течение десятилетий планированию отдавался приоритет перед прогнозированием .

 Статистические   методы   прогнозирования .  Простейшие методы восстановления используемых для  прогнозирования  зависимостей исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы (агрегат М2). Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Основные решаемые задачи - интерполяция и экстраполяция. Они рассматриваются давно. Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан К.Гауссом более двух столетий назад, в 1794-1795 гг.  

  Оценивание  точности прогноза - необходимая часть процедуры квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия (при использовании параметрических моделей). Разработаны параметрические (обычно на основе модели нормальных ошибок) и непараметрические оценки точности прогноза и доверительные границы для него (на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей). Так, в Институте высоких статистических технологий и эконометрики предложены и изучены методы доверительного оценивания точки наложения (встречи) двух временных рядов и их применения для оценки динамики технического уровня собственной продукции и продукции конкурентов, представленной на мировом рынке. 

 Адаптивные  методы   прогнозирования  позволяют  оперативно корректировать прогнозы  при появлении новых точек.  Речь идет об адаптивных методах  оценивания параметров моделей  и об адаптивных методах непараметрического  оценивания. Отметим, что с развитием вычислительных мощностей компьютеров проблема сокращения объемов вычисления теряет свое значение. 

  Многомерная  регрессия, в том числе с  использованием непараметрических  оценок плотности  распределения  - основной на настоящий  момент  эконометрический аппарат прогнозирования. Подчеркнем, что нереалистическое предположение о нормальности погрешностей измерений и отклонений от линии (поверхности) регрессии использовать не обязательно. Однако для отказа от предположения нормальности необходимо опереться на иной математический аппарат, основанный на многомерной центральной предельной теореме теории вероятностей и эконометрической технологии линеаризации. Он позволяет проводить точечное и интервальное оценивание параметров, проверять значимость их отличия от 0 в непараметрической постановке, строить доверительные границы для прогноза. 

  К современным  статистическим  методам   прогнозирования   относятся также модели авторегрессии,  модель Бокса-Дженкинса, системы  эконометрических уравнений, основанные  как на параметрических, так и на непараметрических подходах. 

  Для установления  возможности применения асимптотических  результатов при  конечных (т.н. "малых") объемах  выборок  полезны компьютерные статистические  технологии. Они позволяют также   строить различные имитационные модели. Отметим полезность  методов  размножения данных (бутстреп-методов). Системы  прогнозирования  с интенсивным использованием компьютеров объединяют различные  методы   прогнозирования  в рамках единого автоматизированного рабочего места прогнозиста.

 Экспертные  методы   прогнозирования .  Необходимость и общее представление  о применении экспертных  методов   прогнозирования  при  принятии   решений  на различных уровнях  управления - на уровне страны, отрасли,  региона, предприятия - вытекают из рассмотрений следующей главы. Отметим большое практическое значение экспертиз при сравнении и выборе инвестиционных и инновационных проектов, при управлении проектами, экологических экспертиз. Роли лиц, принимающих  решения  (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах  принятия   решений , критерии  принятия   решений  и место экспертных оценок в процедурах  принятие   решений  рассмотрены ниже. В качестве примеров конкретных экспертных процедур, широко используемых при  прогнозировании , укажем  метод Дельфи и метод сценариев. На их основе формируются конкретные процедуры подготовки и принятия   решений с использованием  методов экспертных оценок, например, процедуры распределения финансирования научно-исследовательских работ (на основе балльных оценок или парных сравнений), технико-экономического анализа, кабинетных маркетинговых исследований (противопоставляемых "полевым" выборочным исследованиям), оценки, сравнения и выбора   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение.

Содержательная детерминация процедуры принятия решения реализуется по-разному на различных уровнях принятия решения, На перцептивно-опознавательном уровне особенности информационного поиска и уровень сформированности перцептивного образа обеспечивают избирательность актуализации построения тех или иных гипотез. При формировании способ, действия (на рече-мыслительном уровне) уровень обобщенности программы действия соответствует уровню обобщенности прин ципа действия, хотя и отстает от него. Процесс принятия решения на обоих этапах (подготовления и собственно принятия решения) является продуктивным “вычерпыванием” из объекта нового содержания посредством включения его во все новые системы связей. Это выражается в изменении уровня обобщенности выделяемых свойств объекта (выявление все более существенных свойств объекта, изменение алфавита его признаков, укрупнение единиц восприятия). Процедура принятия решения, как правило, состоит не i механическом подборе, а в избирательной актуализации или построении гипотез (на перцептивно-опознавательном уровне). а также в специальном построении способа действия (на рече-мыслительном уровне). Факты содержательной зависимости этапа собственно принятия решения от этапа информационной подготовки решения, с одной стороны, и относительной “отставленное”, самостоятельности процедуры принятия решения -- с другой, позволяют ставить вопрос о необходимости специальной организации и отработки обоих этапов при решении различных прикладных задач (технико-информационное обеспечение деятельности человека-оператора в АСУ, профессиональное обучение и т. д.). Чисто психологическое исследование принятия решения должно, следовательно, абстрагироваться от массы других факторов, детерминирующих это явление, прежде всего от социальных и физиологических (конечно, знание их, владение ими для психолога не только полезно, но в известной мере и необходимо, однако это не составляет его специфической исследовательской задачи). Только при условии отчета о таком абстрагировании становится ясным то, что мы выдвигаем в качестве психологического механизма принятия решения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованной литературы:

Огарков А.А. Управление организацией: учебник - М.: Эксмо, 2006.

 Шермерорн  Дж., Хант Дж., Осборн Р. Организационное  поведение. - СПб.: Питер, 2006

 Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М. – 2008

 Чудновская, С.Н. Управленческие решения : учебник / С.Н. Чудновская. - М. : Эксмо, 2007.

 Голубков, Е.П.  Технология принятия управленческих  решений : учебник / Е.П. Голубков. - М. : Дело и сервис, 2005.