ROZHODOVÁNÍ Osnova: Východiska Procesní stránka rozhodování

Prezentace na téma: "ROZHODOVÁNÍ Osnova: Východiska Procesní stránka rozhodování"— Transkript prezentace:

1 ROZHODOVÁNÍ Osnova: Východiska Procesní stránka rozhodování
Metody rozhodovací analýzy rozhodovací matice rozhodovací stromy vztah rozhodovatele k riziku klíčová záležitost, klíč. faktor řízení nikdy nemáme dost informací, nikde je nestihneme zpracovat, nejsme schopni sehnat ty důl. informace - můžeme se pouze do budoucnosti domnívat co se naučíme - sníží se riziko špatných rozhodnutí a zvýší se pravděpodobnost těch dobrých

2 je volba mezi více variantami chování
1. VÝCHODISKA Rozhodování je volba mezi více variantami chování Oblasti rozhodování rozhodování naplňování zájmu rozhodnutí je realizováno stupeň determinace osobní vlastního zpravidla rozhodovatelem velmi nízký politické jiných lidí (rozhodovatel koná v zájmu nadřízeného, zaměstnavatele aj.) zpravidla jinými lidmi nízký až střední velitelské nízký až vysoký správní vysoký manažerské - osobní - politické velitelské správní - manažerské osobní - volba životního partnera, nízký stup. determinace - nikdo vám neříká co a kdy dělat znát terminologii - cíl, varianta chování, kritérium, faktor, rozhodovací analýza manažerské - rozhodne za jiné lidi (realizace), determinace - má volnou ruku, ale je vázán nadřízenými, zákony, ... neměl by rozhodovat ukvapeně, ale pokud váhá v rozhodnutí => riziko špatného rozhodnutí / nerozhodne se => samo to vyšumí/ průšvih

3 individuální kolektivní
ROZHODOVÁNÍ Kdo? O čem? Jak? ORGANIZAČNÍ STRÁNKA - informační zabezpečení - kvalifikační předpoklady - zájmová orientace PROCESNÍ STRÁNKA - cíle - varianty chování - kritéria - stavy okolí apekt - racionální, emocionální, etický (můžu vzít úplatek, nepřijde se na to - racionální, budu bohatší; etický - nevezmu, nejsem takový) zájmová orientace - v zájmu koho vedoucí rozhoduje (úplatky), měl by v zájmu firmy rozhodování individuální - manažer má poradní orgán, kterým se může/nemusí řídit, ale odpovědnost nese manažer Rozhodování kolektivní - představenstvo, valná hromada, ... pomalejší, obtížnější, uplatnění tam, kde nejde z principu rozhodovat individuálně - např. demokracie příprava rozhodování - poradní orgány (např. kolegium rektora) ROZHODOVÁNÍ individuální kolektivní Orgány veřejné správy, orgány politických stran, družstev, občanských sdružení aj. V podnikové sféře orgány obchodních společností, zejména akciových (valná hromada, dozorčí rada, představenstvo

4 Komplexní průběh rozhodovacího procesu
2. PROCESNÍ STRÁNKA ROZHODOVÁNÍ Komplexní průběh rozhodovacího procesu rozšiřování zužování divergentní myšlení kreativita konvergentní myšlení logické sledování známých postupů D K G A H R zužování - explicitně uchopitelné i při malých rozhodnutích - v hlavě - jak? jakou cestou toho dosáhneme? je jenom 1 cesta? Popř. kterou zvolit? ... čas

5 Cíl je žádoucí stav, který má nastat
D: FÁZE DEFINOVÁNÍ Cíl je žádoucí stav, který má nastat Cíle jsou v hierarchických vztazích v rovnocenných vztazích komplementárních konkurujících neutrálních Chceme-li dosáhnout cíl, musíme vyřešit (odstranit) problém častěji sledujeme více cílů hierarchické – naplněním cílů nižších se blížíme k naplnění cílů vyšších komplementární – naplňuji jeden cíl a u toho zároveň naplňuji druhý konkurující – buď 1 nebo 2 (pokud 1, vzdaluju se od 2) neutrální – nezávislé cíle na sobě problém je odvozen od toho, že vím kde jsem a kam se chci dostat, jaké překážky chci překonat prof. Jiří Fotr (?) – guru rozhodování

6 A: FÁZE ANALYZOVÁNÍ V dané fázi se jedná o to, aby
bylo zajištěno efektivní získávání informací byl určen vhodný rozsah informací byla provedena správná interpretace jsme zahlceni informacemi – vybrat ty správné nevíme co bude v budoucnu

7 G: FÁZE GENEROVÁNÍ Varianta chování je jedna z cest dosažení cíle,
resp. jeden ze způsobů řešení problému Metody generování variant: systematicko-analytické Morfologická analýza stimulující intuici Brainstorming hledáme více cest, to první řešení nemusí být to nejlepší – je lepší mít tým, každého něco napadne ideálně mít minimálně 3 cesty, ale nej tak 3 – 10 metody generování variant – podpora intuice bainstorming – 7 lidí, nerušené prostředí, uvolněná atmosféra, ne konkurenční vztahy ani nadřízený (nesmí se ti lidé bát něco říct) a začnou říkat co je napadne… vše se sepíše => pak se z toho vyberou ty blbiny (ale to až u klasifikace)

8 K: FÁZE KLASIFIKACE Vytřídění – redukce počtu
Utřídění - seskupování podle podobnosti z nápadů se vyškrtají nesmysly, které jsou ale během fáze přípravy dobré proto, že můžou podněcovat k něčemu neotřelému a invenčnímu (ve fázi generování) pozor abychom nevyhodili něco dobrého, protože s vyhozeným už se dále nepracuje

9 H: FÁZE HODNOCENÍ Kritérium je měřítko, pomocí něhož je možno
vyjádřit stupeň naplnění cíle, resp. míru efektivnosti dosažení cíle Předběžné hodnocení Hodnocení rizika Podrobné hodnocení Stav okolí je množina faktorů, které v podstatné míře ovlivňují dosažení cíle. Jejich působení rozhodovatel nemůže ovlivnit. kritérium – klíčová záležitost, často běžné fin. Ukazatele – zisk, obrat, výnos stav okolí – soubor faktorů, které ovlivňují naší cestu k cíli (např.: jdeme na výšlap na kopec – jsou značené 2 cesty, jedna kratší a obtížnější, druhá delší a snazší; stav okolí – počasí, i když jsem fyzicky vybaven na tu kratší a obtížnější cestu, tak přijde hnusné počasí a bude mi to trvat déle /pokud se to vůbec povede/, než vylezu nahoru), stav okolí se nedá ovlivnit, je mu úplně jedno co my chceme; jsou to objektivní síly laické uvažování – když se mi dnes daří s výrobkem, bude se mi dařit i příště je třeba reflektovat budoucí podmínky => vytvořit scénáře budoucnosti a řešit varianty předběžné hodnocení – matice - párové – projekt 1 vs 2 – co je lepší => takhle každý s každým a kdo nejvíc uspěl je 1. atp. (jsou-li někde stejná čísla, tak ten, kde jsme dali přednost při vzájemném souboji) => týmově – nechat to na odbornících – všichni to dají dohromady

10 H: FÁZE HODNOCENÍ Kritérium je měřítko, pomocí něhož je možno
vyjádřit stupeň naplnění cíle, resp. míru efektivnosti dosažení cíle Předběžné hodnocení Hodnocení rizika Podrobné hodnocení Stav okolí je množina faktorů, které v podstatné míře ovlivňují dosažení cíle. Jejich působení rozhodovatel nemůže ovlivnit.

11 ? ! 3. METODY ROZHODOVACÍ ANALÝZY NE ANO Hodnocení rizika
Výraz „risico“ je z italštiny a označoval úskalí, kterému se musely vyhnout lodě Hodnocení rizika Riziko je situace, v níž existuje možnost nepříznivé odchylky od žádoucího výsledku, který očekáváme výsledek je nejistý alespoň jeden z možných výsledků je nežádoucí pravděpodobnost rizikového faktoru NE ANO ? vyhnutí se riziku, redukce retence a redukce malá velká ! varianty lukrativní bývají i rizikové co je pravděpodobné, není jisté zkoumám co se stane, když to nedopadne dobře jisté není nic, vše může dopadnout špatně retence – zadržování NE – variantu nebrat => modifikovat, přepracovat pojištění – málo pravděpodobné, že se stane vážná nehoda, ale pak je následek fatální, na pojištění vydělají obě strany retence pojištění zanedbatelný fatální negativní důsledek

12 Rozhodování v podmínkách jistoty Stav okolí: jeden
Pravděpodobnost výskytu: 100% Rozhodování v podmínkách rizika Stavů okolí: více Pravděpodobnost výskytu: je známa Rozhodování v podmínkách nejistoty Pravděpodobnost výskytu: není známa v podm. jistoty stav okolí – jeden – dovolím si říct, že vím, jaká budoucnost bude vysoká abstrakce, krátký časový horizont – můžeme zkusit v podm. Rizika stav. budoucích okolí, scénářů – vstoupí na trh konkurent, poroste daň, odstup konkurence odhadneme pravděpodobnost toho výskytu v podm. nejistoty stav. okolí – domníváme se, že víme, co může nastat, ale nic o tom nevím nejbližší reálu realita nikdy nemůžeme vědět jak bude, pro každé máme své techniky

13 1. Vícekriteriální rozhodování za podmínek jistoty
2. Jednokriteriální rozhodování za podmínek rizika K1 K2 K3 K4 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 S1 S2 S3 p1 p2 p3 V1 H11 H12 H13 V2 H21 H22 H23 V3 H31 H32 H33  S1 K1 K2 K3 K4 p1  v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 3. Vícekriteriální rozhodování za podmínek rizika  S2 K1 K2 K3 K4  p2 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 Rozhodovací matice – úzus – varianta v řádcích K = kritérium (nemusí být stejně významné), v = váha kritérií, V = varianta H = užitek Jednokriteriální – rozhoduji dle 1 kritéria, které musí být spočitatelné – zisk, cena, výnosy, náklady … S = budoucí stav okolí, scénář, p = pravděpodobnost, že se to stane Vícekriteriální – potřebuju více kritérií za více scénářů  S3 K1 K2 K3 K4 p3  v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34

14 Jednokriteriální rozhodování za podmínek nejistoty
S1 S2 S3 V1 H11 H12 H13 V2 H21 H22 H23 V3 H31 H32 H33 více stavů, neznáme pravděpodobnost Pravidla: maxi – min: ten, kdo má negativní vztah k riziku – sichruje se maxi – man: ten, kdo si myslí, že situace bude pozitivní, hledá z maxima to maximum Hurwiczovo: něco mezi,  = vztah k riziku, 1 = max, 0 = min, např.: 0,4 Laplaceovo: pravidlo nedostatečného důvodu – pravděpodobnost je stejná – dosadím 1/3, 1/3, 1/3 a spočítám Pravidlo „maxi-min“ řádkové minimum Pravidlo „maxi-max“ řádkové maximum Hurwiczovo pravidlo Ua =  . Rmax + (1 - ) . Rmin Laplaceovo pravidlo stejná pravděpodobnost

15 Vícekriteriální rozhodování za podmínek jistoty (1)
1.ohodnocení jednotlivých variant podle jednotlivých kritérií s využitím bodovací škály 2.stanovení vah jednotlivých kritérií 3.výpočet váženého ohodnocení variant dle kritérií 4.výpočet užitku jednotlivých variant 5.výběr optimální varianty potlačení cílů určení úrovně nároků analýza užitku K1 K2 K3 K4 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 ad1) metoda přímého hodnocení metoda bazické varianty potlačení cílů - vyškrtávám kritéria, která nejsou důležitá určení úrovně nároků nepříz. výsledek dle 1 kritéria, nemůže být nahrazen nadprům. výsledkem v 2. kritériu stanovení mezí kritérií – výnosový typ – čím víc, tím líp; nákladový – čím víc, tím hůř varianty nesplňující kritéria se vyškrtnou (ale vědět proč!) vše vyškrtám => zmírním nároky, nové varianty analýza užitku k1- spotřeba, k2 – akcelerace, k 3 – max. rychlost => převést na body (kvalitativní převést na užitek), běžná stupnice – 0 – 10 se střední hodnotou 5 sečtu v řádcích => co má nejvíce bodů => vítězství bazická varianta – kvantitativní data, číslo má vyjít ≤ 1, vyberu nej variantu ve sloupci a s tou srovnáváme => spotřeba např.: v1 = 10l, v2 = 5l, v3 = 4,5l => v3 = 1, v2 = 4,5/5 = 0,9, v1 = 0,45 a dále pracujeme s koeficienty kritéria – pečlivý výběr, úplnost (řešit problém ze všech úhlů), operacionalita (uchopitelnost, musí se vědět, co se dělá), neredundance (nesmí se opakovat, např.: celkové náklady, účetní náklady), min. rozsah (všechna kritéria pro posouzení, ale ne velký rozsah) Požadavky na kriteria: úplnost, operacionalita, měřitelnost, neredundance a minimální rozsah.

16 Jednokriteriální rozhodování za podmínek rizika (1)
Ohodnocení jednotlivých variant při různých stavech okolí Stanovení pravděpodobnosti jednotlivých stavů okolí Vynásobení hodnot variant pravděpodobností stavů okolí Výpočet hodnot jednotlivých variant Výběr optimální varianty Bayesovo pravidlo S1 S2 S3 p1 p2 p3 V1 H11 H12 H13 V2 H21 H22 H23 V3 H31 H32 H33 Bayesovo pravidlo = prav. očekávané hodnoty metoda Monte Carlo – simulace nejistoty – od nejvíce pravděpodobné po nejméně pravděpodobné

17 pravděpodobnost % 90 x 0,1 + 100 x 0,8 + 110 x 0,1 = 100
75 50 90 x 0, x 0, x 0,1 = 100 Kolik nastane x pravděpodobnost v % = očekávaná hodnota 25 hodnota

18 pravděpodobnost % 100 x 1,0 = 100 - 100 x 0,9 + 500 x 0,1 = - 40
Vložte stovku, můžete získat pětinásobek pravděpodobnost % 100 x 1,0 = 100 - 100 x 0, x 0,1 = - 40 - 150 x 0, x 0,5 = 0 100 75 50 2. verze – atraktivní hodnota s nízkou očekávanou hodnotou 25 hodnota

19 K1 K2 K3 K4 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 Vícekriteriální rozhodování za podmínek jistoty S1 S2 S3 p1 p2 p3 V1 H11 H12 H13 V2 H21 H22 H23 V3 H31 H32 H33 Jednokriteriální rozhodování za podmínek rizika

20  S1 K1 K2 K3 K4  p1 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 Vícekriteriální rozhodování za podmínek rizika (1)

21  S1 K1 K2 K3 K4  p1 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 Vícekriteriální rozhodování za podmínek rizika (2)  S2 K1 K2 K3 K4  p2 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34

22 K1 K2 K3 K4 V1 V2 V3 K1 K2 K3 K4 V1 V2 V3 K1 K2 K3 K4 V1 V2 V3
 S1 K1 K2 K3 K4 p1  v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 Vícekriteriální rozhodování za podmínek rizika (3)  S2 K1 K2 K3 K4  p2 v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34  S3 K1 K2 K3 K4 p3  v1 v2 v3 v4 V1 H11 H12 H13 H14 V2 H21 H22 H23 H24 V3 H31 H32 H33 H34 pro každý stav okolí udělám matici, jako kdyby to bylo za podmínek jistoty, protože předpokládáme S1, S2, S3, … z vektorů – to, co vyjde na konci si uděláme matici na násl. slajdu

23 Jednokriteriální rozhodování za podmínek rizika
S1 S2 S3 p1 p2 p3 V1 H11 H12 H13 V2 H21 H22 H23 V3 H31 H32 H33 doplním co vyšlo v tabulkách, vynásobím hodnoty tou pravděpodobností => výsledek

24 3.2. ROZHODOVACÍ STROM Kosočtverec – rozhodovací uzel – rozhoduje se, volní rozhodnutí Kroužek – situační uzel, „božský faktor“, můžu ovlivnit jen do urč. míry např:.: výroba chemikálie (pozn. Ano => čára k dalšímu uzlu doprava nahoru, ne => čára doprava) 1 – Budu to vyrábět nebo kupovat? 2 – Podaří se vývoj? 3 – Rozhodnu se pro výrobu? 4 – Podaří se to? … tady jsme skončili

25 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Výhra = 100 Kč 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

26 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Výhra = 100 Kč 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

27 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Výhra = 100 Kč 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

28 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Neutrální vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

29 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Neutrální vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

30 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Neutrální vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

31 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Neutrální vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

32 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Neutrální vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 25 50 75 100 Kč velikost vkladu

33 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Neutrální vztah k riziku Pozitivní vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 2,5 5 7,5 10 mil. Kč velikost vkladu

34 Statistická pravděpodobnost úspěchu
% Negativní vztah k riziku Neutrální vztah k riziku Pozitivní vztah k riziku 100 75 Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 25 2,5 5 7,5 10 mil. Kč velikost vkladu

35 Subjektivně vnímaná pravděpodobnost úspěchu
% Negativní vztah k riziku Neutrální vztah k riziku Pozitivní vztah k riziku 100 75 Subjektivně vnímaná pravděpodobnost úspěchu 50 75 25 50 2,5 5 7,5 10 mil. Kč velikost vkladu

36 Subjektivně vnímaná pravděpodobnost úspěchu
% Negativní vztah k riziku Neutrální vztah k riziku Pozitivní vztah k riziku 100 50 75 25 Subjektivně vnímaná pravděpodobnost úspěchu 50 75 25 50 2,5 5 7,5 10 mil. Kč velikost vkladu

37 3.3. VZTAH ROZHODOVATELE K RIZIKU
% 100 Negativní vztah k riziku Neutrální vztah k riziku Pozitivní vztah k riziku Statistická pravděpodobnost úspěchu 50 5 10 mil. Kč velikost vkladu