события. Напомним, что степень вероятности варьируется от единицы, когда событие точно произойдет, до нуля, когда оно точно не произойдет. Вероятность можно оценить объективно, как, например, при игре в рулетку, но можно также базироваться на прошлых тенденциях или на субъективной оценке, основанной на опыте действий в похожих ситуациях.
Если не учесть вероятность, решение всегда будет «перекошено» в сторону наиболее оптимистического результата. Например, если исходить из того, что инвесторы в случае удачи фильма могут получить 500 % прибыли, а инвестиции в торговую сеть при самом лучшем раскладе принесут всего 20 %, то решение непременно будет принято в пользу фильма. Но если учесть, что вероятность безусловного успеха фильма довольно низка, а вероятность получения 20 % прибыли от инвестиций в торговлю очень высока, то второй вариант становится намного привлекательнее.
Вероятность играет важную роль и при определении ожидаемого значения – центральной концепции платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или стратегии – это сумма возможных значений, умноженная на соответствующие вероятности. Например, если вы считаете, что стратегия инвестирования в киоск со степенью вероятности 0,5 даст вам годовую прибыль 5 тыс. долл., с вероятностью 0,2 – 10 тыс. долл., и с вероятностью 0,3–3 тыс. долл., то ожидаемое значение составит
5000 (0,5) + 10 000 (0,2) + 3000 (0,3) = 5400 долл.
Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив полученные данные в виде матрицы, менеджер без труда оценит, какой вариант наиболее привлекателен при конкретных заданных критериях. Ясно, что это будет вариант с самым большим ожидаемым значением. Исследования показали, что, если вероятность определена точно, дерево решений и платежная матрица позволяют принимать более правильные решения, чем традиционные методы.
Дерево решений
Дерево решений – еще один популярный метод для выбора наилучшего альтернативного направления действий в менеджменте. «Дерево решений – схематичное представление проблемы принятия решений.» Подобно платежной матрице, этой метод позволяет менеджерам «оценить разные направления действий, объединить их с финансовыми результатами, изменить эти результаты с учетом вероятности и сравнить альтернативы». Концепция ожидаемого значения является неотъемлемым элементом и этого метода.
Дерево решений можно использоваться в ситуациях, подобных описанной при обсуждении платежной матрицы, т. е. если предполагается, что данные о результатах, степени вероятности и т. д. на последующие решения не повлияют. В этом случае менеджер принимает единичное решение. Но дерево решений позволяет проанализировать более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие. Следовательно, это весьма полезный инструмент для принятия последовательных решений.