Методы принятия управленческих решений

Методы принятия управленческих решений

 

Задание 2.

 

    Ваше предприятие  занимается подготовкой материалов  на компьютере по заказам потребителей. Вы хотите расширять бизнес  и с этой целью собираетесь  приобрести новый компьютер. Ваша  задача - выбрать одно из следующих трех решений:

1. Купить мощный и  дорогой компьютер.

2. Купить компьютер  средней мощности.

3. Купить дешевый компьютер.

При этом возможны две  ситуации на рынке: спрос на ваши услуги вырастет или упадет. Матрица решений  представлена в табл.1.

 

Таблица 1 – Матрица решений (Прибыль в тыс. грн.)

                              

	Высокий спрос	Низкий спрос
Дорогой компьютер	20	11
Средний компьютер	15	5
Дешевый компьютер	10	2

   

Ваша предварительная  оценка вероятностей роста или падения  спроса:

0.3 и 0.7.  Вы также можете потратить 1000 грн. на маркетинговые исследования.  Условные вероятности, что маркетинговые исследования подтвердят состояние рынка заданы в табл2.

 

Таблица 2 – Условные вероятности выводов маркетингового исследования.

 

	Подтверждает	Не подтверждает
Рост спроса	0.8	0.2
Падение спроса	0.9	0.1

 

 

Требуется принять решение  о проведении маркетинговых исследований или сразу выбрать вариант  покупки компьютера.

 

 

Решение

 

 

1. Рассчитаем среднюю   прибыль для различных вариантов.

Вероятности событий f₁ (высокий спрос) и f₂ (низкий спрос) равны

P(f₁)=0.3 и P(f₂) = 0.7, тогда

 

1. EV(E1)=0.3*20+0.7*11=13.7
2. EV(E2)= 0.3*15+0.7*5=8
3. EV(E3)= 0.3*10+0.7*2=4.4

 

Первый вариант имеет предпочтение.

 

2. Определим эффективность дополнительной  информации, которую можно получить с помощью маркетингового исследования.

 

Пусть I₁ – событие, заключающееся в том, что маркетинговое исследование  подтвердит высокий  спрос на услуги, I₂ – событие, заключающееся в том, что маркетинговое исследование  подтвердит низкий  спрос на услуги. В этом случае вероятности этих событий можно вычислить по формуле:

 

                      P(I₁)= P(I₁|f₁) P(f₁)+ P(I₁|f₂) P(f₂),

 

                      P(I₂)= P(I₂|f₁) P(f₁)+ P(I₂|f₂) P(f₂).

 

Для нашего примера

                      P(I₁)= 0.8*0.3+ 0.1*0.7=0.31,

                      P(I₂)= 0.2*0.3+ 0.9*0.7=0.69.

 

Условные вероятности  состояния рынка после маркетинговых  исследований определяются по формуле  Байеса

P(f₁|I₁)= P(I₁|f₁) P(f₁)/P(I₁), P(f₂|I₁)= P(I₁|f₂) P(f₂)/P(I₁),

P(f₁|I₁)=0.8*0.3/0.31=0.7742,  P(f₂|I₁)=0.1*0.7/0.31=0.2258,

P(f₁|I₂)= P(I₂|f₁) P(f₁)/P(I₂), P(f₂|I₂)= P(I₂|f₂) P(f₂)/P(I₂),

P(f₁|I₂)=0.0870,  P(f₂|I₂)=0.9130,

 

Если маркетинговое  исследование подтвердит высокий спрос, тогда

наши три варианта дадут следующую среднюю прибыль

1. EV(E1)=0.7742*20+0.2258*11=17.97
2. EV(E2)= 0.7742*10+0.2258*5=8,871
3. EV(E3)= 0.7742*15+0.2258*2=12.06

 

Лучшее решение здесь первое.

 

 

Если маркетинговое  исследование подтвердит низкий спрос, тогда средние значения функции  полезности будут

 

1- EV(E1)=0.0870*20+0.9130*11=11.783

2. EV(E3)= 0. 0870*10+0. 9130*5=5.435.
3. EV(E2)= 0. 0870*15+0. 9130*2=3.13

Лучшее решение первое.

 

Теперь мы можем вычислить среднее  значение функции полезности при  проведении маркетинговых исследований.

 

EV(M)=0.31*17.97+0.69*11.783=13.70097

 

Экономический эффект от проведения маркетинговых исследований составляет

 

Э=13.70097-13.7=0.00097