Manažerské rozhodování

Prezentace na téma: "Manažerské rozhodování"— Transkript prezentace:

1 Manažerské rozhodování
Ing. Helena Hrůzová, CSc.

2 Informativně Termíny výuky Literatura (základní) Zkouška
Hrůzová, H: Manažerské rozhodování. Praha: VŠEM, 2010 Prezentace Zkouška Vzorový test Systém výuky a forma práce Účastníci 100 – 91 1 90 – 71 2 70 – 51 3  50 4

3 Obsah předmětu  Rozhodovací procesy a jejich struktura
 Postup řešení a analýza rozhodovacích problémů  Vytváření variant řešení  Hodnocení a výběr variant  Management rizika  Participativní rozhodování

4 Rozhodovací procesy – terminologie
 8 Rozhodovací procesy – terminologie

5 Znaky manažerského rozhodování
(Dnes již) vědní disciplina „Mladá“ disciplina Prakticky zaměřená (není „vysokou teorií“) Multidisciplinární Významnost role rozhodovatele Významnost rizikových faktorů a situací

6 Multidisciplinarita 9 teorie, nástroje, praxe manažerského rozhodování
persona- listika sociologie management podniková ekonomika marketing psychologie filosofie matematika informační systémy a technologie výroba a logistika ……. teorie, nástroje, praxe manažerského rozhodování statistika

7 Typy rozhodování Intuitivní vs. analytické Vědomé vs. nevědomé
Racionální vs. iracionální

8 Stránky, teorie a modely
10 9 Meritorní, procedurální a instrumentální stránka Normativní teorie a deskriptivní teorie Sociálně psychologické, kvantitativně orientované, organizační teorie rozhodování 12 11

9 RACIONÁLNĚ EKONOMICKÝ
Modely rozhodování 11 MODEL RACIONÁLNĚ EKONOMICKÝ ADMINISTRATIVNÍ v rozhodovací situaci manažer by měl dělat skutečně dělá informace získat úplné a přesné užívá neúplné a nepřesné riziko vyloučit riziko/nejistotu nevyloučí riziko/nejistotu racionalita hodnotit racionálně a logicky je omezen subjektivní racionalitou princip volby směřovat optimalizace – princip optimalizace směřuje k uspokojení – princip satisfakce  rozhodnutí/teorie normativní deskriptivní výsledek optimální pro zájmy a cíle organizace nemusí být optimální pro organizace

10 Manažerské rozhodování
8 Manažerské rozhodování – věda, praxe, intuice?

11 Rozhodovací procesy – struktura
 12 Rozhodovací procesy – struktura

12 Rozhodovací procesy Prvky rozhodovacího procesu
Klasifikace rozhodovacích procesů Role informací a informačních technologií v rozhodování

13 Prvky rozhodovacího procesu
13 Stav světa Cíle Subjekt Kritéria Důsledky Objekt Varianty

14 Klasifikace prvků a typů
12-16 Zejména: Podmínky pro rozhodování Postoj subjektu k riziku Racionalita rozhodování Princip optimalizace/satisfakce řešení Strukturovanost objektu Algoritmizovatelnost Forma vyjádření cílů a kritérií Typ kritérií Vývoj v čase Konfliktnost variant ...

15 Strukturovanost problémů
Dobře strukturované problémy Špatně strukturované problémy Semi-strukturované problémy

16 Informace při rozhodování
16 Požadavky Odmítnout opak dostatečný počet kvalitní relevantní aktuální jednoznačné verifikované Je třeba bilancovat množství informací vs. náklady a užitečnost informací

17 Informace – užitek a náklady
17 užitek, náklady užitek náklady rozsah informací Optimum ! S růstem objemu informací rostou mezní náklady, ale klesá jejich mezní užitek

18 Faktory  rozsah informací
Významnost Reversibilita Senzitivita Časový horizont/tlak Disponibilnost zdrojů Dostupnost informací Schopnosti rozhodovatele

19 Počítačová podpora 17 Informační forma – manažerské informační systémy (MIS) Modelová forma – systémy na podporu rozhodování (DSS) Expertní forma – expertní systémy (ES)

20 Shrnutí tématu a dotazy
Rozdíl mezi rozhodováním a rozhodovacím procesem Rozlišovat meritorní a procedurální stránku rozhodovacích procesů Rozlišovat normativní a deskriptivní teorie rozhodování Znát prvky rozhodovacího procesu Umět klasifikovat rozhodovací procesy Uvědomovat si roli informací a PC

21 Postup řešení a analýza rozhodovacích problémů
 20 Postup řešení a analýza rozhodovacích problémů

22 Obsah Fáze řešení rozhodovacích procesů
Metodický postup analýzy rozhodovacích problémů Situační analýza Identifikace rozhodovacích problémů Analýza a formulace rozhodovacích problémů Metody analýzy a interpretace rozhodovacích problémů Metody kauzální analýzy Metody analýzy struktury rozhodovacích problémů Využití metod v praxi

23 1. Fáze rozhodovacího procesu
Určení problému Situační analýza Identifikace problémů Analýza problémů Rozhodovací kritéria Tvorba variant Důsledky variant Výběr variant/y Realizace Kontrola, retrospektiva Tvorba variant Hodnocení variant Výběr variant Realizace rozhodnutí Kontrola a hodnocení

24 Rozhodovací proces jako cyklus
23 situační analýza nové problémy identifikace, analýza, formu- lace problémů monitorování, retrospektiva kontrola a určení kritérií a tvorba variant implementace varianty určení a hodnocení důsledků variant výběr varianty

25 2. Metodický postup 24-37 situační analýza identifikace rozho-
vznik rozhodo- vacího problému situační analýza identifikace rozho- dovacích problémů analýza a formulace problému rozpoznání problémových situací důležitost řešení problémů deskripce a prvotní formulace problému rozčlenění problémových situací pořadí řešení problémů cíl řešení problému kauzální analýza testování kauzality zpřesnění formulace problému

26 3. Metody analýzy a interpretace rozhodovacích problémů
38 metody kauzální analýzy další metody analýzy rozhodovacích problémů metody analýzy struktury metoda Kepnera-Tregoea kauzální řetězec strom kauzálních vztahů diagram příčin a následku kauzální diagnóza regresní a korelační analýza analýza silového pole Paretova analýza analýza kauzálních vrstev (CLA) dimenzionální analýza metoda šesti slov metoda šesti klobouků analýza interaktivních rozhodovacích oblastí (AIDA) influenční diagram kognitivní mapa

27 Klasifikace příčin Ovlivnitelnost Zjistitelnost Latence (P) výskytu
34 Ovlivnitelnost Zjistitelnost Latence (P) výskytu Doba působení Charakter působení Rozsah působení Místo působení Potence působení

28 Formy kauzální analýzy
35 Deduktivní Induktivní N  P P  N

29 Kauzální řetězec Proč? 39 následek nevyužitá výrobní kapacita
malá vytíženost výrobní linky malý objem výroby nízká poptávka vysoká cena produktu příčina 1 Proč? příčina 2 … příčina n

30 kapacita výrobní linky
nevyužitá kapacita výrobní linky špatný marketingový výzkum malá vytíženost výrobní linky poruchovost linky malý objem výroby záběhový provoz nejnižší cenová nabídka linky spěch malá nabídka zákazníkům změna instalace vysoké náklady investiční úvěr podceněno nabídkové řízení zastaralá linka stavební dispozice splátky investičního úvěru velká konkurence vysoká cena produktu nízká poptávka není dost materiálu dlouhé dodací lhůty špatně uzavřené smlouvy nepřizván komerční právník Strom kauzálních vztahů – př. 75 Proč?

31 Diagram příčin a následku
42 skupina příčin C skupina příčin A příčina C1 příčina A2 příčina A1 následek příčina C2 příčina A3 příčina B1 skupina příčin B Skupiny Výroba: 4 resp. 6 M (Man, Machine, Method, Materials; Measurement, Mother Nature, resp. Equipment, Process, People, Materials, Environment, Management) Administrativa, služby: 8 P (Price, Promotion, People, Processes, Place/Plant,Policies, Procedures, Product) Služby: 4 S (Surroundings, Suppliers, Systems, Skills)

32 Kauzální diagnóza – příklad
Tabulka kauzálních vztahů Graf pozice jevů jev 1 2 3 4 5 6 1 pokles objemu přepravy 2 zvýšení cen energií 3 zvýšení legislat. nároků 4 přechod ke konkurenci 5 lepší nabídka konkurence 6 špatný ek. výsledek ∑ následností ∑ příčinností kauzalita (rozdíl) -2 -1 -3 centalita (součet) 5 4 3 2 1 příčiny následky centralita kauzalita

33 Analýza silového pole 49 Rozhodovací problém Síly hybné Síly brzdné

34 Analýza silového pole – př. 1
NEVYUŽITÍ KAPACITY ZAŘÍZENÍ Síly hybné Síly brzdné nízká poptávka čekání na materiál, nekvalitní materiál vysoká poruchovost zařízení nedostatečně početná/kvalifikovaná obsluha jednosměnný provoz reinstalace potvrzené zakázky dostatečné zásoby bezporuchový provoz kvalifikovaný, nefluktující personál třísměnný provoz celkem celkem +21

35 Pareto – příklad Hodnota příčin snížení odbytu
54 příčina hodnota pořadí 1 snížení kupní síly 350 1. 2 opatrná bankovní politika 28 6. 3 pád koruny 19 11. 4 problémy finančních ústavů 32 5. 5 substituty 23 10. 6 zvýšená nezaměstnanost 104 4. 7 rozdíl mezi příjmy osob ve velkoměstech a na malých městech a venkově 14 13. 8 sociální skladba obyvatel v regionu 12. 9 obrovská konkurence na domácím trhu 205 2. 10 malý rozsah státních zakázek 7. 11 malá státní podpora 8. 12 obtížnost proniknutí za hranice 137 3. 13 zvýšení úrokových sazeb 9.

36 Paretův diagram – příklad
Lorenzova křivka % A B C X 10-20 30-50 45-50 Y 80 15 5 Skupiny příčin A B C

37 Metoda šesti slov 57 ANO  NE  1. Co je problém? 1. Co není problém?
2. Kdy problém nastal? 2. Kdy problém nenastal? 3. Proč problém nastal? 3. Proč problém nenastal? 4. Kde problém nastal? 4. Kde problém nenastal? 5. Kdo přispěl k příčinám problému? 5. Kdo nepřispěl k příčinám problému? 6. Jak poznat, že problém nastal? 6. Jak poznat, že problém nenastal?

38 Metoda šesti slov – příklad
58 ANO  problém NE  • neoprávněné čerpání peněz z klientských účtů Co? • chybný výběr z účtu klientem • chybné odepsání z klientského účtu bankou • pracovní doba v pracovní den Kdy? • mimo pracovní dobu • málo zabezpečený počítač klientem Proč? • výběr na přepážce • phishing • napadení systému banky • pobočka na území hlavního města • firemní účty • konta s častými pohyby peněz Kde? • účty na pobočkách v regionech • soukromé účty • klient - nedostatečné ochranné mechanizmy internetových účtů • bankovní úřednice back-office • back-office banky - nedostatečné kontrolní mechanizmy • IT oddělení banky - nedostatečné kontrolní mechanismy Kdo? • klient bankovní transakcí • osoby s dispozičním právem • pokladní • pracovnice na přepážce • služba bezpečnostní agentury • zcizení uživatelského jména, hesla a bezpečnostního certifikátu klienta využívajícího služby internetového bankovnictví Jak? • kontrola výpisů klientem • běžné kontrolní mechanizmy v bance • víceúrovňová ochrana klientů • napadení bankovního systému

39 Kognitivní mapa Postup Co ovlivnilo snížení ceny?
71 Postup Definování rozh. problému Identifikace prvků RPr Určení kauzálních závislostí a jejich směru Označení typu kauzálních závislostí Simulace rozhodovacích situací Hodnocení RPr Co ovlivnilo snížení ceny? cena, atraktivita, konkurence, zisk směr závislosti prvek RP typ závislosti Pramen: Hrůzová-Richter-Švecová, 2003

40 Kognitivní mapa – princip
+ - Faktor 7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7 + Faktor 2 Faktor 3 + - Faktor 6 - Faktor 5 - Faktor 4 - + + Faktor 1 Pramen: Hrůzová, 2007

41 Influenční diagram Typy prvků Typy vazeb Funkční závislost
64 Typy prvků Rozhodovací proměnná Situační proměnné: Exogenní veličina Riziková exogenní vel. Stavová veličina Omezující podmínky Cílová proměnná/kritérium Typy vazeb Funkční závislost Informační závislost Stochastická závislost  Pramen: Hrůzová, 2007

42 Influenční diagram – příklad
Riziková exog. veličina  cena vstupů Kritérium Zisk Funkční závislost Rozhodovací proměnná Funkční závislost prodejní cena prodej Stochastická závislost Stavová veličina

43 Influenční diagram – příklad
67  cena vstupů náklady Zisk tržby prodejní cena prodej

44 4. Výhody a aplikovatelnost metod
Nejde o optimalizaci, ale o systematický přístup k řešení Logický, racionální analytický postup Jednoduché, názorné, srozumitelné metody Rychle a levně aplikovatelné na malý i složitější úkol Použití metod individuálně i v kombinaci Snadno komunikovatelné Jsou subjektivní a vyžadují diskuzi a čas Nejsou finančně náročné Nevyžadují hluboké znalosti matematiky a statistiky Retrospektivní i perspektivní použití Přesvědčivý argumentační a motivační nástroj Kultivují rozhodovací proces

45 Významné chyby v praxi Použití minulých řešení pro současné problémy, metoda pokusů a omylů, intuitivní postup Řešení problému, aniž by byl dříve definován a analyzován Řešení problému bez stanovení cíle řešení Řešení problému bez znalosti širšího kontextu Řešení symptomů problému („rychlá diagnóza“) Odhad bez použití analytických metod Uplatnění subjektivních preferencí Reakce na problémy místo akce proti příčinám

46 Shrnutí tématu a dotazy
Rozumět procedurální stránce rozhodovacích procesů Vnímat následnost a obsah jednotlivých fází rozhodovacího procesu Umět analyzovat rozhodovací situaci Umět identifikovat rozhodovací problémy Priorizovat problémy Používat metody postupu řešení problémů Používat metody kauzální analýzy aj. metody Dokázat nalézt příčiny rozhodovacích problémů

47 Vytváření variant řešení
 76 Vytváření variant řešení

48 Obsah Tvorba a výběr kritérií hodnocení variant Metody tvorby variant
Problémy uplatnění metod v praxi

49 1. Tvorba a výběr kritérií
Jsou hlediska, ukazatele, měřítka, faktory Slouží k posouzení výhodnosti variant Odvozují se z CÍLŮ formulovaného rozhodovacího problému Pramen: Fotr a kol., 2006

50 Klasifikace kritérií rozhodování
77 Forma vyjádření Kvantitativní Kvalitativní Typy kritérií Výnosového typu Nákladového typu

51 Jak tvořit portfolio kritérií?
79 vycházet respektovat Cíle S.M.A.R.T. žádoucí efekty nežádoucí dopady krátkodobé dlouhodobé Subjekty rozhodování Požadavky na portfolio úplnost nezávislost vyváženost minimální rozsah neredundance operacionalita

52 Struktura portfolia kritérií
78 Počet kritérií monokriteriální multikriteriální Složení kritérií jednotypové kombinované Povaha kritérií komplementární konfliktní Sourodost kritérií heterogenní homogenní Význam pro rozhodovatele indiferentní diferentní

53 Kritéria – shrnutí Kritéria odvozovat od cílů
S variantním řešením souvisí rozhodovací kritéria Rozhodovací kritéria mohou být velmi rozdílná Je třeba respektovat zásady a požadavky na tvorbu portfolia kritérií Kritéria ovlivňují nejen tvorbu, ale i hodnocení variant

54 Varianty Varianty – 1 cíl, různé cesty
80 Varianty – 1 cíl, různé cesty Alternativy – různé cíle, různé cesty Rozhodovací pole varianty vylučující se nevylučující se

55 1. varianty známe dobře strukturovaný problém Případy řešení rozhodovacích problémů z hlediska znalosti variant řešení 81 2. postupy známé varianty neznáme 3. postupy neznáme špatně strukturovaný problém semistrukturovaný

56 2. Metody tvorby variant 82 analogie agregace desagregace dimenzování
elementární vědecké tvůrčí metody intuitivní tvůrčí metody systematicko- analytické tvůrčí metody normativní tvůrčí metody analogie agregace desagregace dimenzování kinematické obrácení kombinace s interakcí porovnávání podobností porovnávání funkcí přímá tvorba: brainstorming brainwriting aj. metoda Delphi využití analogie: Gordonova metoda synektická (Gordo- nova) metoda metoda kontrolních seznamů alternativních dotazů morfologická matematicko -logických modelů rozhodovací strom hodnotové inženýrství hodnotová analýza

57 Brainstorming A. F. Osborn, 1938 Co je a co není brainstorming
85 A. F. Osborn, 1938 Co je a co není brainstorming Principy příznivá atmosféra odložená kritika rozlet návaznost množství námětů

58 Brainstorming – příklad
88 Výběr lokality skladu cena pozemku vládní úlevy atraktivnost lokality vstřícnost úředníků poloha v rámci republiky reakce obyvatel preference manažerů (kam se stěhovat) volná pracovní síla v regionu možnost využití existující stavby dostupnost ubytování časová dosažitelnost z přístavu ekologické iniciativy frekvence dopravy krajinný reliéf terénu cena pohonných hmot způsob dopravy dopravní infrastruktura velikost skladu inženýrské sítě síť prodejen klimatické podmínky dostupnost kvalifikované pracovní síly bonita půdy

59 Brainstorming Výhody Nevýhody Více osob, více námětů Relativně rychle
Generování námětů s podporou ostatních Odložená kritika Motivační, zajímavé, poučné Sociální lenost (ztráta motivace při práci v týmu) Obavy Odsun/zapomnění nápadu Rušivé vlivy (smích)

60 Brainstorming – modifikace
88 Rolestorming Generování řešení v pozici určité role (funkce, osoby, postavy, zvíře, ...) Nárůst nápadů o % Imaginární brainstorming Negativní brainstorming Vizuální brainstorming (brainsketching) Brainwriting Metoda 635 Diskuze 66

61 Gordonova metoda – příklad
91 Odstranění tekutiny setřít nechat stéct změnit skupenství tekutiny před vniknutím do objektu vysát nechat vytéct vytřít vyvařit nechat tekutinu objektem „projít“ odčerpat působit chemicky vylisovat vyčerpat působit biologicky vysušit vylít přečerpat jinam odvodnit vypařit chránit objekt před vniknutím tekutiny vystřelit na měsíc vypít vyschnout zabránit vniknutí tekutiny odvést jinam zmrazit vytlačit

62 Synektická metoda Postup: Příklad: 1. Problém a jeho analýza
2. Odstoupení od problému (zobecnění) 3. Uvědomění si vzájemných souvislostí 4. Zpracování návrhů Příklad: 1. Odstraňování znečištění světlometů za jízdy 2. Odstraňování vrstvy povlaku z povrchu 3. Z přírody, života, techniky 4. Oční víčko, vítr, odtrhnout, síla, padák, brzda Upraveno podle: VLČEK, R.

63 Etapy synektické metody
93 příprava zadání problému analýza problému spontánní řešení odstup a redefinice problému analogie analýza námětů návrat a řešení původního problému z techniky symbolická osobní z přírody

64 Morfologická metoda Fritz Zwicky, 1967 Princip
93 Fritz Zwicky, 1967 Princip Morfologie – nauka o tvarech nebo formách Systematické kombinace znaků a vztahů mezi prvky komplexních problémů

65 Morfologická metoda – příklad
Varianty mlékárenského produktu Prvky každého kritéria: 3 prvky kritéria A 3 prvky kritéria B 3 prvky kritéria C 5 prvků kritéria D Možných variant: 3 * 3 * 3 * 5 = A Konzistence B Přísady C Obal D Otevření/za- 1 Tekutina 2 Prášek 3 Instantní 1 Žádné 2 Konzervační 3 Barviva 1 Sklo 2 Plast 3 Papír 1 Víčko 2 Zátka 3 Uzávěr 4 Brčko 5 Roztržení 135 Vyloučit nereálné varianty: např. A2-…-C2-D4; …

66 Morfologická matice – příklad
94 Varianty logistického centra Hlediska Prvky A působnost centra a1 republiková a2 více zemí a3 přidružení k zahraničnímu centru a4 okresní a5 lokální B lokalita b1 velkoměsto b2 středně velké město b3 na zelené louce b4 průmyslová zóna C způsob dopravy c1 železnice c2 kamionová doprava c3 automobilová doprava c4 vodní doprava c5 letecká doprava

67 Hodnotové inž./analýza
95 Lawrence D. Miles, 1947 Vztahy mezi funkčností a náklady základní principy kritérium efektivnosti interdiscipli- nární přístup tvůrčí přístup funkční analýza syntéza funkčnost náklady

68 Funkční přístup Uplatnění klasického přístupu – prvky, položky
Uplatnění funkčního přístupu – funkce

69 Funkční analýza/syntéza/portfolio
97 Funkce hlavní a vedlejší Funkce uživatelské a výrobce Funkce existující a nové funkce požadované funkce dosavadní funkce chybějící funkce zbytečné

70 3. Praxe – problémy a řešení
Neznalost zásad a požadavků tvorby portfolia kritérií Jedno kritérium, jedna varianta Trvání na standardním řešení Porušení zásad týmové práce a tvůrčího řešení Princip optimalizace Respektování fází RP Využití databází Rozvoj tvůrčího potenciálu Týmová práce Modelování RP Výpočetní technika

71 Shrnutí tématu a dotazy
Rozeznáváme standardní varianty se znalostí řešení a bez znalosti řešení Kvalita tvorby variant ovlivňuje výběr varianty Kvalitu zvyšuje interdisciplinární týmové řešení Při vytváření variant je nezbytné zvažovat jejich počet Je ovlivněn zejména řešeným problémem, kvalitou návrhů a náklady na tvorbu variant řešení Odlišujme varianty bez rizik; s riziky a pravděpodobností jejich výskytu Většinu metod tvorby variant lze využít i při hodnocení variant

72 Hodnocení a výběr variant
 101 Hodnocení a výběr variant

73 Obsah Vícekriteriální hodnocení Výběr implementační varianty
Měření kritérií Stanovení vah kritérií Metody vícekriteriálního hodnocení Výběr implementační varianty Aplikovatelnost metod v praxi

74 1. Měření kritérií Stupnice měření Nominální Ordinální Kardinální
102 Stupnice měření Nominální Ordinální Kardinální Intervalové Poměrové

75 Aditivizace multikriteriality
103 Měrné jednotky Převodní můstky převod na stejnou jednotku převod na utilitu převod na bezrozměrnou (aditivní, standardizovanou hodnotu Kompenzace hodnot kritérií (Vyloučení některých kritérií)

76 Metody určení vah kritérií
103 bez znalosti důsledků variant se znalostí důsledků variant metody přímé: expertní metoda bodovací metoda Metfesselova metoda metoda poměrných čísel metoda odchylkové stupnice metoda postupného rozvrhu vah metody nepřímé: metoda párového srovnávání Saatyho metoda kompenzační metoda regresní metoda

77 Metoda poměrných čísel
107 Postup Sestupné pořadí kritérií Poslední kritérium  váha 1 Každé vyšší  kolikrát je důležitější, než poslední? Výpočet normovaných vah z*1 x*1 1

78 Metoda postupného rozvrhu vah
110 mnoho a rozdílných kritérií Sj wj Ki wij wi A … 1 w1A w1 2 w2A w2 3 w3A w3 4 w4A w4 B C n wnC wn ∑ 1,00 Postup Rozdělení kritérií do skupin Stanovení vah skupin Stanovení vah kritériím v každé skupině Výsledný výpočet vah kritérií

79 Postupný rozvrh vah – příklad
Zjednodušený příklad hodnocení vozu z pohledu řidiče Skupina kritérií Váha skupiny Kritérium Váha kritéria ve skupině Individuální váha kritéria v souboru Ekonomických 50 Pořizovací cena 60 30 Provozní nákl. 40 20 Technických Akcelerace 9 Jízdní vlastnosti 70 21 Ekologických Exhalace 10 2 Hlučnost 90 18 Šipka vlevo s koncem – metody hodnocení 100 100

80 Metody založ. na párovém srovnávání
Postup Metoda párového srovnávání Postupné srovnávání dvojic kritérií Počet preferencí Stanovení normovaných vah Saatyho metoda Velikost (důležitosti) preferencí Metoda nejmenších čtverců / aproximace 111 114

81 Příklad MPS Zjednodušený příklad Ki K1 K2 K3 K4 K5 Voleb Pořadí Váha x
1 0,2 0,26 0,33 0,07 0,13 0,99 2 3 4 1 10 +1 3 4 5 1 2 15 3. 2. 1. 5. 4. x Šipka – modifikace 1 Šipka s koncem – modifikace 2 Počet srovnání = [n(n-1)] : 2

82 Saatyho metoda Bodovací stupnice 1 – obě kritéria stejně významná 1
114 Bodovací stupnice 1 – obě kritéria stejně významná 3 – o málo významnější 3; 1/3 5 – významnější 5; 1/5 7 – velmi významnější 7; 1/7 9 – nejvýznamnější 9; 1/9

83 Příklad Saaty Ki K1 K2 K3 K4 K5 Součin 5 Wi 1 1/3 1/5 7 5 2,31 1,18
0,14 3 1/7 9 26,46 1,93 0,229 2205 4,66 0,553 1/9 0,000339 0,20 0,024 0,0196 0,46 0,054  8,43 1,00

84 Srovnání metod – MPS & Saaty
určuje důležitost kritérií určuje míru důležitosti kritérií Stupnice 0;1 Saatyho stupnice 1;9 Ki K1 K2 K3 K4 K5 Wi x 1 0,2 0,27 0,33 0,07 0,13  1,00 Ki K1 K2 K3 K4 K5 Wi 1 1/3 1/5 7 5 0,14 3 1/7 9 0,229 0,553 1/9 0,024 0,054  1,00

85 Zákon tranzitivity Platí-li, že: Pak: K1 K2 K2 K3 nemůže K3 K1
protože logicky K1 K3 Ki K1 K2 K3 Wi x 1 [n(n-1)] : 2 = 3 Ki K1 K2 K3 Wi x 1 2

86 Příklad Saaty splňující zákon
Ki K1 K2 K3 K4 K5 Wi 1 1/3 1/5 7 5 3 1/7 9 1/9  Ki K1 K2 K3 K4 K5 Součin 5 Wi 1 1/3 2/9 8/3 4/3 0,26107 0,76 0,10 3 2/3 8 4 0,2664 2,30 0,31 9/2 3/2 12 6 486 3,45 0,47 3/8 3/24 6/72 0,00195 0,29 0,04 3/4 1/4 1/6 2 0,0625 0,57 0,08  7,37 1,00

87 respektuje význam rozdílnosti hodnot kritérií u jednotlivých variant
Kompenzační metoda 118 respektuje význam rozdílnosti hodnot kritérií u jednotlivých variant Postup Zjištění hodnot kritérií hodnocených variant Označení výnosových a nákladových kritérií Určení nejhorší a nejlepší hodnoty každého kritéria mezi hodnocenými variantami Stanovení rozdílu mezi nimi nejhorší a nejlepší hodnotou Určení pořadí významnosti tohoto rozdílu pro hodnotitele Přidělení váhy odrážející významnost rozdílu Výpočet normované váhy (wi)

88 Kompenzační metoda – váhy
Výběr nejhorší a nejlepší hodnoty u variant pro každé kritérium Velikost změny (rozdílu) na nejlepší hodnotu Pořadí významnosti změn (rozdílu) Váha jako významnost změn (wi´) kritéria Normovaná váha jako významnost kritéria Ki V1 V2 V3 0x 1x ∆ Poř. wi´ wi 1 10 30 60 50 1. 100 0,28 2 3 6. 0,08 5 49 2. 80 0,22 4 12 8 20 5. 40 0,11 47 48 45 4. 0,14 6 3. 0,17 ∑ 360 1,00 Pramen: Fotr J. a kol., 2006

89 Pravidlo dominance variant
121 Dominovaná varianta teoreticky: když existuje lepší a neexistuje horší prakticky: když # lepších je výrazně větší než # horších Nedominovaná varianta neexistuje lepší řešení a existuje horší teoreticky, prakticky nedominovaná Pravidlo: Existují-li v souboru hodnocených variant dominované varianty, můžeme je vyloučit

90 Zobrazení dominance Kritéria K1 - K5 Varianty V1 - V3
Střed pentagonu – minimální/maximální hodnota kritérií výnosového/nákladového typu Na ose míra splnění kritéria u každé varianty V3 – dominovaná V1, V2 – nedominované

91 Vícekriteriální hodnocení
124 metody elementární empirické metody bazické varianty metody párového srovnávání metody vícerozměrné statistické analýzy metoda váženého pořadí bodovací klasifikační kompenzační lineárních dílčích funkcí utility zejm. metoda nejlepších hodnot průměrných hodnot PATTERN kvadrátů podílů průměrné světové úrovně vzdálenosti od fiktivní hodnoty Saatyho metoda diskriminační analýza metoda KORTER metody prahů citlivosti

92 Lineární dílčí funkce utility
124 xi Ui 0xi 1xi xi Ui 1xi 0xi Šipka vlevo s koncem – metody hodnocení

93 Metody – vzorce MLDFU xij – nejhorší xi sij = nejl xi – nejh xi MNH
MLDFU xij – nejhorší xi sij = nejl xi – nejh xi MNH xij nejl xi sij = ; nejl xi xij PATTERN xij nejh xi sij = ; nejh xi xij Šipka vlevo – METODY HODNOCENÍ Šipka vlevo s koncem – Náročnost v praxi Uij = sij * wi Uj =  Uij

94 Matice hodnot - Zadané hodnoty kritérií Standardizované hodnoty
vzorce Matice hodnot Zadané hodnoty kritérií Standardizované hodnoty Hodnoty užitečnosti V1 V2 V3 V4 K1 … K2 xij Sij Uij K3 - Uj U1 U2 U3 U4 Cena 100 300 700 0,106 0,035 0,009 ProvN 470 50 80 0,008 0,071 0,044 PP 500 200 980 0,016 0,033 x11 x12 x13 x21 x x34 S11 S12 S13 S21 S S34 U11 U12 U13 U … U U34

95 2. Výběr implementační varianty
143 třídy kritérií PROVEDITELNOST Jak je to obtížné? PŘIJATELNOST Jak je to hodnotné? RIZIKOVOST Co by se mohlo pokazit? Co bude potřeba? INVESTICE/KAPITÁL (finanční, manažerské/ý) Co to přinese? NÁVRATNOST Co proti tomu udělat? RIZIKA Podle: Cooke, S. – Slack, N., 1991

96 implementační varianta nezranitelné varianty proveditelné varianty
Filtrace variant 145 implementační varianta vhodné varianty nezranitelné varianty přijatelné varianty proveditelné varianty vytvořené varianty

97 Faktor času Referenční hodnota Historická Srovnatelná externí
150 Referenční hodnota Historická Srovnatelná externí Absolutní (ideální) Dosavadní (status quo) varianta B varianta A varianta statu quo ideální hodnota průměrná v odvětví historická současnost čas

98 3. Aplikovatelnost metod
Musí se vědět, o co v nich jde – každá má jiný princip Jsou různě pracné Je vhodnější použít SW (rychlé, přesné, výsledek) Poskytnou objektivní posouzení Mohou se doplňovat

99 Významné chyby v praxi Nevhodný/žádný převod neaditivních kritérií
Používají se minulá řešení, nevytvářejí se nová Obvykle málo nebo pseudo-varianty, žádné „zálohy“ Jednostranný postup vyhodnocení Zamlžený/netransparentní postup hodnocení Intuice a odhady, chybí exaktní metody Spěch – málo času Efekt z využití metod vnímán jako malý Hledání optimality

100 Shrnutí tématu a dotazy
Je důležité stanovit vhodná kritéria Je třeba řešit aditivnost hodnot kritérií Je rozumné pracovat s více variantami Odlišnou významnost kritérií vyjadřujeme různými postupy výpočtu vah kritérií Znát metody výpočtu vah kritérií K preferenčnímu uspořádání variant můžeme použít různé metody Nezbytnost satisfakčních variant Uvědomovat si pozitiva a negativa metod Význam filtrace a faktoru času

101  155 Management rizika 101

102 Obsah Vymezení cíle, obsahu a postavení managementu rizika v podniku
Pojetí rizika, klasifikace rizik a přístup k riziku Proces řízení rizik Fáze řízení Subjekty a jejich role Další metody analýzy a hodnocení rizik Krizové řízení Aplikovatelnost metod

103 1. Co je risk management? Management rizika Rizikový manager
156 Management rizika včasná indentifikace potenciálních dopadů rizik, které ohrožují činnost a kapitál firmy tvorba, ochrana a zvyšování hodnoty firmy cíleným řízením rizik Rizikový manager ochrana vlastnictví podniku nároky a odpovědnost Komplexní a systematický přístup plánovitý, koordinovaný a celofiremní proces proaktivního a ofenzivního řízení (potenciálních i existujících) rizik předvídání rizik prevence rizik diagnostikování rizik zvládání rizik hodnocení rizik

104 2. Co je riziko? Pojetí teorie rozhodování Manažerské pojetí
161 Pojetí teorie rozhodování podmínky jistoty, rizika a nejistoty Manažerské pojetí nejistota je příčinou rizika jako následku Pojetí manažerského rozhodování příčina pravděpodobnost vzniku velikost důsledku (odchylky) pozitivní negativní

105 Typy rozhodovacích situací / rizik
163 Příležitost potenciální perspektivní vyhlídka proaktivní řešení výdaje a investice na využití Ohrožení potenciální nebezpečí různých stupňů selhání techniky, neúmyslné poškození, úmyslné poškození, živelné události výdaje a investice na proaktivní předcházení Porucha  přerušení funkce nebo plynulého provozu zařízení nebo systému přináší ztráty předcházet preventivními opatřeními + reaktivní řešení Krize  stav s negativním dopadem na organizaci + reaktivní řešení Katastrofa  destrukce podnikatelského subjektu

106 Klasifikace rizik Působnost Ovlivnitelnost Systematičnost Únosnost
166 Působnost Ovlivnitelnost Systematičnost Únosnost Velikost Místo výskytu Odhalení (P) Věcné hledisko Čisté / podnikatelské Zcela / částečně / vůbec Ne / systematická Nezbytná / ne/únosná Malá / střední / velká Externí / interní Primární / sekundární / zbytková Ne/pravděpodobná / jistá Ekonomická / mezinárodní /…

107 Postoj k riziku Typ postoje Určení postoje averzní neutrální
176 Typ postoje averzní neutrální akceptační Určení postoje srovnání rizikové a nerizikové varianty jistotní ekvivalent funkce utility za rizika Postoj k riziku ovlivněn: osoba rozhodovatele (vlastnosti, znalosti, zkušenost) vlastní rozhodovací situace

108 Srovnání ne/rizikové varianty
177 Příklad Var. A: ZA1 = 10 s PA1 = 0,5 ; ZA2 = 0 s PA2 = 0,5 Var. B: ZB1 = 5 s PB1 = 1,0 Řešení Volba var. A – akceptace Volba var. B – averze Volba var. A nebo B – neutrální postoj

109 Jistotní ekvivalent Jistotní ekvivalent rizikové varianty(JE)
177 Jistotní ekvivalent rizikové varianty(JE) Hodnota, jejíž jistý užitek = očekávané hodnotě užitku rizikové varianty Riziková prémie ( r) částka získaná (dodatečný příjem) nebo obětovaná za jistotu postoj výnosové kritérium nákladové kritérium averze E(X) – JE > 0 E(X) – JE < 0 neutrální E(X) – JE = 0 sklon riziková prémie

110 Funkce utility za rizika
181 averze xi Ui 0xi 1xi neutrální sklon Šipka vlevo s koncem – metody hodnocení

111 Funkce utility s inflexním bodem
utilita zisk 1,0 0,0 averze k riziku inflexní bod sklon k riziku oblast ztráty oblast zisku

112 Funkce utility zisku – příklad
-5000 5000 15000 20000 55000 utilita 0,04 0,45 0,65 0,85 1 // Jaký má rozhodovatel postoj k riziku?

113 Postoj firmy k riziku Vstupní data poř.č. zisk (f.j.) utilita 1
2 4 0,13 0,02 3 6 0,26 0,04 8 0,38 0,1 5 10 0,65 0,5 0,2 12 0,63 0,32 7 14 0,9 0,75 16 0,96 0,87 0,7 9 20 1,0

114 182 Proces řízení rizik

115 3. Proces řízení rizik Plánování Operativní řízení Kontrola Předvídání
Plánování Předvídání Analýza Operativní řízení Monitoring Identifikace dalších rizik Průběžná kontrola, evidence, hodnocení Nápravná opatření Kontrola Vyhodnocení Kontrolní mechanizmy Databáze Podněty

116 Etapy analýzy rizika určení faktorů rizika
182 určení faktorů rizika stanovení významnosti faktorů výpočet velikosti a míry rizika hodnocení únosnosti a přijatelnosti rizika korekční opatření

117 Matice významnosti Dvě hlediska hodnocení – (P) a intenzita
183 Dvě hlediska hodnocení – (P) a intenzita Osa x – pravdě-podobnost výskytu faktorů rizika Osa y – intenzita negativního vlivu faktorů 1 2 3 4 5 2 5 4 3 1 1 2 3 4 5

118 Analýza citlivosti Závislost kritéria na faktorech rizika
184 Definice Etapy Závislost kritéria na faktorech rizika Jde o faktory rizika? Odhad hodnot faktorů rizika Výpočet hodnoty rizika Předpoklady vývoje Výpočet změn hodnot faktorů a kritéria Diferenciace citlivosti faktorů Závislost kritéria na změnách faktorů rizika - simulace

119 Příklad – zadání Určete citlivost ročního zisku z provozu výrobní linky na rizikové faktory. Předpokládejte pesimistický 10 %-ní vývoj. Hodnoty rizikových faktorů jsou uvedeny v následující tabulce.

120 Příklad – řešení Zisk = 50 000 000 Rizikový faktor Výchozí hodnota
Vývoj (%) Nová Hodnota zisku (mil.) Změna absolutní zisku 1 Q (odbyt) -10 90 000 34,3 -15,7 31,40 2 Jednicová cena 2 500 2 250 25 -25 50,00 3 Jednicové mzdy 100 +10 110 49 -1 2,00 4 Jednicový mat. 750 825 42,5 -7,5 15,00 5 Jednicová en. 80 88 49,2 -0,8 1,60 6 Výrobní režie 48 -2 4,00 7 Správní režie 45,3 -4,7 9,40 8 Investiční nákl. 46 -4 8,00 9 Doba životnosti 10 9,00 45,6 -4,4 8,89 Zisk =

121 Příklad – graf závislosti
HKi „0“ = 50 Z (mil.) Osa x - vývoj faktoru Osa y - hodnota kritéria KNT: N,R ; KVT: Q,C,Tž Rozdílný vývoj faktorů výnosového a nákladového typu Rozdílné hodnoty pro optimistický a pesimistický vývoj Rozdílná míra závislosti Volba m.j. os %ní ∆ RFi

122 Subjektivní pravděpodobnosti
188 Subjektivní pravděpodobnosti výpočet použití

123 Pravděpodobnosti výskytu jevů
Důsledky variant jsou ovlivněny budoucími rizikovými situacemi 189 slovně pravděpodobnost výskytu jevu/situace objektivní  subjektivní  číselně poměrem počtu n. sázek metody # výskytů / ∑ možností sázkou 5:1 = 0,83 Číslo Slovní význam zcela vyloučeno 0,1 krajně nepravděpodobné 0,2-0,3 dosti nepravděpodobné 0,4 nepravděpodobné 0,6 pravděpodobné 0,7-0,8 dosti pravděpodobné 0,9 nanejvýš pravděpodobné 1 zcela jisté Pramen: Fotr-Dědina-Hrůzová, 2003

124 Metody určení subjektivních (P)
191 Pro diskrétní faktory Pro spojité faktory (konečný počet jevů/hodnot, např. počet poruch) (velký, resp.  počet jevů/hodnot, např. poptávka, cena, kurzy) Metoda relativních velikostí Metoda kvantilů

125 Metoda relativních velikostí
192 Postup: 1. Určení nejpravděpodobnější hodnoty faktoru rizika 2. Výpočet pravděpodobností dalších jevů 3. Stanovení rozdělení (P) # jevů (tabulka, graf) 4. Graf kumulativní (P) Příklad ((P) počtu poruch): 1. Jevy: P0;P3  m=P2 2. P0=P2/4; P1=P2/2, P3=P2/3 P2/4+P2/2+P2+P2/3=1  P0=0,12; P1=0,24; P2=0,48; P3=0,16  ∑Pi=1,00 3. Rozdělení (P) 4. tj. distribuční funkce

126 205 Metoda tabulkovou formou srovnává důsledky rizikových variant vzhledem ke zvolenému kritériu hodnocení daného rozhodovacího pravidla. Rozhodovací matice

127 Rozhodovací matice – obecně
Mohou nastat 3 situace s různou pravděpodobností Máme 3 varianty Kondicionální hodnoty zisku v tabulce Výpočet zisku pro očekávané situace - pravidlo rozhodování Sit.i S1 S2 S3 PRj (P)i Vj (P)1 0,3 (P)2 0,5 (P)3 0,2 V1 V2 V3

128 Rozhodovací matice – příklad
Zadání Nákupní cena páru obuvi 800 Kč (Cn) Prodejní cena páru obuvi 1000 Kč (Cp) Mimosezónní cena páru obuvi 500 Kč (Cm) Odhad poptávky 30 na 20 %, 50 na 60 % a 80 na 20 %. Úkol: Kolik párů nakoupit? 30, 50, nebo 80? Řešení (P) 0,2 0,6 Nák\Pop 30 50 80 Cp 30*1 tis Cm 0 Cn 30*800 Z = 6 tisíc Cm 20*500 Cn 50*800 Z = 0 Cp 50*1 tis Z = 10 tisíc Cm 50*500 Cn 80*800 Z = -9 tisíc Cm 30*500 Z = 1 tisíc Cp 80*1 tis Z = 16 tisíc

129 196 Určují pořadí výhodnosti hodnocených rizikových variant vzhledem ke stanovenému kritériu. Pravidla rozhodování

130 Pravidla rozhodování za rizika
188 Očekávané hodnoty Očekávané hodnoty a variability očekávané hodnoty a rozptylu očekávané hodnoty a směrodatné odchylky očekávané hodnoty a variačního koeficientu Očekávané utility Dominovaná varianta (existuje lepší a neexistuje horší)

131 Očekávaná hodnota a rozptyl
E(X) = (Xi . Pi) rozptyl D(X) = (Xi - E(X))2 . Pi směrodatná odchylka S(X) = D(X) variační koeficient VK = S(X) : E(X) √ Interpretace výsledků E(X) ± S(X) = min;max variabilita v %

132 Pravidla rozhodování za nejistoty
202 Optimistické Pesimistické Hurwiczovo Laplaceovo Savageovo Dominovaná varianta (existuje lepší a neexistuje horší)

133 Příklad 17 UT – řešení 204 Výpočty Vstupní data rozhodovací matice
Var. očekávaná rozptyl VK maxi- max min LaPlace Hurwicz Savage hodnota utilita α = 0,5 E(Z) D(Z) U(Z) β = 0,5 A 500,00 0,00 0,2 500 472 B 472,00 27216,00 0,61 0,35 580 220 460,00 400 392 C 699,20 121349,76 0,66 0,50 972 200 577,33 586 300 Výpočty Vstupní data rozhodovací matice Matice lítosti Varianta rozhodovací situace pokles stagnace zvýšení pravděpodobnost Pi hodnoty lítosti 0,3 0,1 0,6 500 580 972 A 80 472 B 220 280 392 C 200 560 300 20

134 Příklad Aplikujte pravidla rozhodování na příklad s obuví.
Vyberte z variant nákupu 30, 50, 80 párů obuvi.

135 Pravidla rozhodování – příklad
Nák. Popt 0,2 0,6 Maxi- max min Sava- ge Hurwicz  =0,5 La- place U(X) E(X) D(X) σ VK 30 50 80 6 10 0,7 5 6,67 0,73 8 16 4 0,5 -9 1 15 3,5 2,67 0,32 2 64 Matice lítosti Nejlepší možná h. 6 10 16 Nákup /Popt. 30 50 80 4 15 9 Zisk -9 1 6 10 16 Utilita 0,05 0,2 0,7 0,9 Kterou variantu vybereme?

136 Řešení konfliktů Výběr varianty při uplatnění pravidel rozhodování není jednoznačný Ani při uplatnění jednoho pravidla - očekávané hodnoty a rozptylu – nemusíme získat úplné preferenční uspořádání variant Zjednodušme si výběr vyloučením dominované/dominovaných variant/y Při výběru je třeba zvažovat postoj rozhodovatele k riziku

137 Pravděpodobnostní strom
207 Pravděpodobnostní strom Grafická metoda, která zobrazuje posloupnost časově následně uspořádaných rizikových činností a kvantifikuje důsledky jednotlivých rizikových situací varianty.

138 Typ „1“ (1) S1 0,42 cena ubyt. S2 0,18 S3 0,09 měn. kurz cena ubyt.
0,7 0,6 cena ubyt. ↑ cena 132 S ,18 0,3 CZK posílí o 5% 0,6 ↑ cena 132 S ,09 CZK stejná 0,3 0,3 měn. kurz cena ubyt. cena 120 S ,21 0,3 0,7 0,1 CZK oslabí o 5% ↑ cena 126 S ,01 0,1 cena ubyt. 0,6 cena 120 S ,06 0,1 ↓ cena 114 0,3 S ,03

139 Typ „1“ (2) Je-li dosavadní cena 120€, jaká je celková (P), že:
- cena ubyt. zůstane stejná? - … vzroste? … poklesne? Jaká je (P), že cena bude nanejvýš 126€? scénář S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 cena ub. 126 132 120 114 (P) 0,42 0,18 0,09 0,21 0,01 0,06 0,03

140 Typ „2“ Výchozí údaje Výpočty Navazující etapy
(P) úspěchu a neúspěchu situace Náklady, Výnosy Sit Zki (Pi)p x D C B A x 15 -10 -5 -3 1,00 0,50 0,06 0,24 0,20 - (P)=0,2;N=5;V=2 1 Výpočty Kumulace zisku Podmíněná (Pi)p ukončení situace (Očekávaná hodnota úspěchu projektu) - (P)=0,3;N=5;V=3 + 2 0,8 0,7 0,9 - + 3 (P)=0,1;N=8;V=3 N=30;V=50 + Postup: A-B-D E(Z) = +5,1

141 Příklad – zadání A B C D E Si Zki (Pi)p ∑ 1 2 3 4 - - - -
+ 1 - (P1)n=0,3;N=8;V1n=0 (P1)ú=0,7 (P2)ú=0,9 (P3)ú=0,98 + 2 - (P2)n=0,1;N=5;V2n=0 N1ú=5;V1ú=0 N2ú=3;V2ú=2 N3ú=30;V3ú=5 3 + - (P3)n=0,02;N=40;V3n=0 4 - + (P4)n=0,2;N=3;V4n=10 (P4)ú=0,8; N=2;V4ú=100 Upraveno podle: Fotr-Dědina-Hrůzová, 2003

142 Příklad 20 UT – řešení 212 k vytvoření PS použit MS Visio

143 213 Grafická metoda, která zobrazuje posloupnost etap rozhodnutí a následných rizikových situací vzhledem k rozhodovacímu kritériu a kvantifikuje důsledky rozhodovací varianty. Rozhodovací strom

144 Příklad 21 UT – řešení 216

145 216 Metoda Monte Carlo Simulační metoda určená ke stanovení rozdělení pravděpodobnosti rozhodovacího kritéria a výběru nebo zamítnutí rizikových variant.

146 Etapy metody Monte Carlo
217 určení modelu závislosti kritéria určení rizikových faktorů odhad vývoje a typu rozdělení pravděpodobnosti rizikových faktorů zjištění statistické ne/závislosti faktorů generování rizikových situací rozdělení pravděpodobnosti kritéria

147 Příklad 22 UT – řešení Podmínky přijetí investice:
219 Průběh simulace Pokusů: Doba simulace: 32 vteřin Pokusů/vt.: 3.101 Rozsah jistoty: 10 %;+ Šíře rozsahu: 1615 % -469;1146 Standardní chyba: 0,46 % Úkol: předpověď rentability investice Výsledky simulace: E(X) = 57,99 % S(X) = 144,42 % Variační koeficient = 2,49 Šikmost = 1,23 Špičatost = 5,15 (P)RI>10% = 54,34 % Podmínky přijetí investice: RI > 10 % s (P) ≥ 80 % Závěr simulace: Odmítnutí investice  pouze 54 %-ní (P), že rentabilita bude > 10 %.

148 Šikmost (vychýlení) - kolem ± 0,5 … přibližně symetrické rozdělení
+ Nulová vychýlení žádné = symetrie Pozitivní - „+“ vychýlení doprava, tj. „ocásek“ doprava je delší, tzn. většina hodnot je koncentrována nalevo Negativní – „-“ Vychýlení doleva, tj. „ocásek“ doleva je delší, tzn. většina hodnot je koncentrována napravo kolem ± 0,5 … přibližně symetrické rozdělení mezi ±0,5 a ± 1 … mírná šikmost < -1 a > +1 … značná šikmost

149 219 Portfolio variant Vzájemně nezávislé (příp. komplementární) rizikové varianty tvořící efektivní soubor variant.

150 Tvorba portfolia variant
221 Oblast neefektivních portfolií S(X) hranice efektivnosti Oblast mimo požadované hodnoty E(X) 100 200 700

151 Příklad 23 UT – zadání Rozpočet ≤ 20 fin.j.
222 varianta 6 2 5 4 7 8 3 1 očekávaná hodnota 9 10 11 směrodatná odchylka investiční náklady Rozpočet ≤ 20 fin.j. portfolio A: var. {6, 5, 7} = 16 portfolio B: var. {5, 7, 3} = 19 portfolio C: var. {3, 1} = 14 Postoj k riziku Sklon k riziku: portfolio C Averze k riziku: portfolio A Neutrální postoj: portfolio B

152 223 Krizový management

153 Krize – úkoly Nedostat se do krize Řešit krizi Zotavit se z krize
Prevence krize Detekce krizových stavů Reakce na krizové stavy Krizový manažer – úkoly, postavení, pravomoc a zodpovědnost

154 Období zvládání krize 225 Krizová událost a vyhodnocení krizové situace (příčiny krize, cíl řešení krize) Aktuální situace (dopad, náklady, čas) Strategie obnovy (plán přežití) (způsob, doba, rozsah, náklady, efektivnost, přínos) Plán obnovy (ozdravná řešení) Realizační podmínky pro ozdravění Obnova Návrat do normálního stavu (strategie/plán)

155 Shrnutí tématu a dotazy
Známe obsah rizikového managementu Vnímáme rozdíly v postojích k riziku Chápeme důležitost prevence rizikových situací Rozeznáme typy a druhy rizik a dovedeme je třídit Chápeme rozdíl mezi přístupy k redukci rizika Známe fáze řízení rizika Známe metody analýzy a řízení rizika

156 Participativní rozhodování
 237 Participativní rozhodování

157 Obsah Subjekty rozhodování, výhody a nevýhody participativního rozhodování Modely stylů rozhodování Model orientace na pracovníky a na úkoly Model manažerské mřížky Model stylu rozhodování podle orientace na vedoucího a podřízené Model stylu rozhodování podle teorie VDL Model stylu rozhodování podle teorie životního cyklu Fiedlerův kontingenční model stylu rozhodování Model Vrooma-Yettona-Jagoa

158 1. Subjekty rozhodování míra rozhodovacích pravomocí a zodpovědnosti
individuální skupinové 1. Subjekty rozhodování míra rozhodovacích pravomocí a zodpovědnosti vliv na průběh, subjekty a dopady rozhodovacího procesu

159 Typy participace Aktuální participace Vnímaná participace
– rozsah, ve kterém jednotlivec cítí, že ovlivnil rozhodnutí Legislativní (formální) Neformální (styl řízení a rozhodování)

160 Pracovní tým skupina osob dovednosti společný cíl společný úkol
interakce a závislost odpovědnost Členění podle: funkce úkolu složení doby trvání zájmu druhu interkativní nominální Delphi virtuální

161 Rezistence k práci v týmu
manažera podřízených Nedostatečná důvěra v „sílu“ týmu Nepohodlí a zdržování Nejistý výsledek Nejasný cíl Obavy ze ztráty kontroly Obtížná akceptace „přenosu moci“ na podřízené Nemá s ní zkušenost Nároky na motivaci Kulturní důvody Nejistota a nepohodlí Strach z více práce Větší nároky kvalifikační Větší nároky časové Chtějí dělat, co se jim řekne Nemají zkušenosti, vzdělání, … Obavy z větší odpovědnosti Nevhodná motivace „Nebudu dělat práci jiných“ „Více práce žádá vyšší mzdu“

162 Participativní rozhodování
239 Výhody Nevýhody Více info, znalostí Kombinace přístupů Lepší pochopení Lepší přístup k řešení Logické, racio jednání Větší komunikace Více variant Objektivnější rozhodnutí Větší přijatelnost Větší stimulace a motivace Pozitivní reakce Sklon k riziku Více osob, času, nákladů Různá hierarchie Obavy-ztráta autority Nebezpečí dominantní osoby Ego-orientace Hledání konsensu Skupinové myšlení Skupinová lenost Náročnost stylu Anonymita Ztráta odpovědnosti Sklon k riziku

163 2. Modely stylů rozhodování
Model autokratického - liberálního chování Model orientace na pracovníky a úkoly Model manažerské mřížky Model orientace na vedoucího a podřízené Model VDL Model životního cyklu Fiedlerův kontingenční model Model Vrooma-Yettona-Jagoa skupina „vlastnosti“ skupina „chování“ skupina „situační“

164 Orientace na pracovníky a úkoly
40./ léta Rensis Likert Při jakém stylu je manažer úspěšnější? Nejsou obě orientace správné?

165 Manažerská mřížka 60./70. léta R.S. Blake & J.S. Mountonová
ÚČEL: • hodnotí aktuální styl • hledá ideální styl PŘEDPOKLAD ORIENTACE: • na pracovníky • na výrobu

166 Malý Zájem o výrobu Velký
Manažerská mřížka (2) Malý Zájem o lidi Velký 1,9 9,9 5,5 1,1 9,1 1,1 „chudý“ management 1,9 „klubový“ mgt 5,5 mgt „střední cesty“ 9,1 „administrativní“ mgt 9,9 „týmový“ mgt Malý Zájem o výrobu Velký

167 Situační modely Koncepce 1 Koncepce 2 Model Tannenbauma a Schmidt
Situace jsou specifické Styl přizpůsobit situaci Model 1-3, 5 Koncepce 2 Situaci přizpůsobit stylu Model 4 Model Tannenbauma a Schmidt Model VDL Model Hersey a –Blancharda Fiedlerův model Model Vroom-Yetton-Jago

168 Orientace na vedoucího a podřízené
243 R. Tanenbaum & W.H. Schmidt FAKTORY: Manažer Hodnotový systém, důvěra podřízeným, pocit jistoty, osobní inklinace, pocit jistoty Podřízení Potřeba nezávislosti, ochota přijmout odpovědnost, tolerance nejednoznačnosti, zájem o problém, pochopení cílů, znalosti a zkušenosti, očekávání podřízených Situace Typ organizace, efektivnost týmu, typ problému, tlak času

169 Model a příklad Orientace na vedoucího Orientace na podřízené 7 1
1 Mgr rozhodne a rozhodnutí oznámí 2 Mgr „prodává“ rozhodnutí 3 Mgr předloží návrhy, očekává dotazy 4 Mgr předloží prozatímní rozhodnutí 5 Mgr předloží problém, dává návrhy, rozhodne 6 Mgr definuje omezení, žádá podřízené o rozh. 7 Mgr vymezí rámec, rozhodují podřízení 1 Určí, kdy a jak dlouho budou mít dovolenou 2 Oznámí, ve kterém termínu si mají vybrat dovolenou, a přesvědčuje je, že to je ten nejlepší možný termín 3 Sdělí, že chce dobu dovolených stanovit na únor a dotazuje se, mají-li nějaké otázky 4 Zeptá, byl-li by srpen vhodným termínem pro dovolené, podřízení mohou navrhnout, že by lepší byl leden 5 Požádá je, aby dali návrh na termín dovolené, potom o něm sám rozhodne 6 Určí že si podřízení musí vybrat ¾ své dovolené vcelku, skupina se pak dohodne, kdy dovolenou nastoupí 7 Dovolí skupině, aby rozhodl, kdy a jak dlouho budou mít dovolenou s tím, že to nesmí být od-do

170 Model VDL (vertikálních vztahů)
244 70. léta F. Dansereau, G. Graen, W.J. Haga ORIENTACE: Podřízení tzv. „in-group“ Podřízení tzv. „out-group“

171 Model životního cyklu 70./80. léta P. Hersey & K.H. Blanchard
246 70./80. léta P. Hersey & K.H. Blanchard ORIENTACE: Vztahy Úkoly PŘEDPOKLAD: Závislost na ZRALOSTI Kompetence Zkušenosti Motivace 4 úrovně zralosti podřízených: M2 M4 ano M1 M3 ne Ochota Schopnost

172 MŽC – styly rozhodování
NS+NO M2 NS+O M3 S+NO M4 S+O Vysoká Zralost podřízených Nízká Nízká Orientace na úkoly Vysoká Vysoká Vztahy Nízká S1 Na-řizování S4 De-legování S2 Vedení S3 Par-ticipace

173 Fiedlerův model 60./70. Léta F.E. Fiedler ORIENTACE: PŘEDPOKLAD:
247 60./70. Léta F.E. Fiedler ORIENTACE: Úkolová Vztahová PŘEDPOKLAD: Styl rozhodování je reflexí osobnosti FAKTORY: Vztahy vedoucí-podřízení Strukturovanost problému Váha pozice vedoucího

174 Fiedler – styly rozhodování
Permisivní styl Direktivní styl Dobré Špatné S N V M Vztahy Strukturovanost Váha pozice

175 Model Vrooma-Yettona-Jagoa
248 1973 Victor Vroom, Yale School of Management & Philip Yetton, Australian Graduate School of Management 1988 Victor Vroom & Arthur G. Jago, University of Missouri, Columbia masové ověřování modelu v praxi  platnost

176 Princip modelu Kvalita rozhodnutí - výběr nejlepší možnosti
Přijetí rozhodnutí - stupeň, ve kterém je akceptováno rozhodnutí učiněné vedoucím Čím důležitější kvalita rozhodnutí, tím důležitější je jeho přijetí Participace zvyšuje přijetí rozhodnutí Účel modelu: rozhodování o tom, kdo bude rozhodovat ! PŘEDPOKLAD: kvalita přijatelnost

177 Styly rozhodování STYLY: A autokratický K konzultativní
S skupinově orient. I nadřízený II i podřízení mgr „tým“ AI R - AII info KI info+názor KII týmová diskuse SII

178 Model A – preference času
250 Jak je důležité kvalitně rozhodnout? V/M - ztotožnění podřízených s rozhodnutím? V/M Má M informace, aby mohl kvalitně rozhodnout? A/N Jde o DSP? A/N Je (P), že PS budou akceptovat R Mgra? A/N Sdílejí PS cíle problému? A/N Je (P) konflikt mezi PS? A/N Mají PS info pro kvalitní R? A/N 1 2 3 4 5 6 8 7 AI SII KII AII KI Pramen: Vroom-Jago, 1988

179 Model B – preference rozvoje LZ
251 KII 1 2 3 4 5 6 8 7 KI SII AI Pramen: Vroom-Jago, 1988

180 Shrnutí modelu Jasný a přímý nástroj rozhodování  jak úzce spolu/rozhodovat s podřízenými a uchopit problém Velmi racionální teorie  může vyžadovat v praxi určitou míru sociálního vnímání Nic není konstantní  určitá flexibilita musí existovat Testování se týkalo vedoucích i podřízených  výsledky vedoucích podpořili správnost modelu rozdílnost vyhodnocení efektivnosti rozhodnutí hodnocení požadované přijatelnosti čím blíže se vedoucí dostane k SII, tím je pravděpodobnost spokojeného podřízeného větší

181 Zhodnocení modelu Obhájci Kritici Racionální model
Umožňuje flexibilitu Je jednoduchý, názorný, široce přístupný, rychle aplikovatelný, poskytuje efektivní výsledky Pracuje se sociálním vnímáním Užitečný nástroj pro určení vhodného stupně účasti podřízených na rozhodování Příliš jednoduchý Příliš složitý Zbytečný Stačí intuice  Model nutí zvažovat i další styly rozhodování Ve stresu eliminujeme určité informace Intuitivní rozhodnutí fungují jen za určitých podmínek …

182 Příklad 1 UT – hledání volby
252 otázka zdůvodnění odpovědi Jak je důležité kvalitně rozhodnout? Pokud by manažer rozhodl sám a podřízení by své ohodnocení považovali za nespravedlivé, silně by je to demotivovalo. V případě, kdyby určení výše odměn ponechal na jejich rozhodnutí a došlo by k osobním sporům, dobrý kolektiv by se mohl rozpadnout. Jak je důležité, aby podřízení rozhodnutí akceptovali a byli jím vázáni? Je to velmi důležité. Nebudou-li mít pocit, že nebyli náležitě odměněni, budou se cítit ukřivděni. Přestanou manažerovi důvěřovat a mohou mít zášť i vůči lépe odměněným spolupracovníkům. Má manažer dostatečné informace k tomu, aby sám mohl kvalitně rozhodnout? Manažer má informace, ale nemá takové, které má kolektiv podřízených. Oni vědí více o postupu řešení, kvantitě i kvalitě návrhů jednotlivých členů, nadšení, vstřícnosti i ochotě ke spolupráci. Je řešený problém dobře strukturovaný? Problém je dobře strukturovaný. Je pravděpodobné, že podřízení budou akceptovat rozhodnutí, pokud jej učiní manažer sám? Podřízení by rozhodnutí nadřízeného akceptovali, ale jeho chybné rozhodnutí může ovlivnit práci celého kolektivu do budoucna. Sdílejí podřízení cíle, kterých se má řešením dosáhnout? Ano, sdílejí je. Je pravděpodobné, že mezi podřízenými dojde ke konfliktu, kterému řešení dát přednost? Ano, je to pravděpodobné. Mají podřízení dostatečné informace k tomu, aby mohli dostatečně kvalitně rozhodnout? Ano, mají jich více, než nadřízený.

183 Příklad 1 UT – graficky 253 KII 1 2 3 4 5 6 8 7 KI SII AI

184 Shrnutí tématu a dotazy
Je jeden nebo více rozhodovatelů Postavení a pravomoc subjektů jsou ovlivněny řadou faktorů Je efektivní dodržovat normy týmové práce Uvědomit si pozitiva a negativa skupinového rozhodování Volba stylu závisí na osobě rozhodovatele, ale i na dalších faktorech Je dobré znát různé styly rozhodování K výběru stylu experti používají intuitivní, grafické a matematické metody Populární je model Vroom-Yetton-Jago

185 Procvičení metod k jednotlivým tématům

186 Děkuji za pozornost