MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

1. MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ Katedra managementu, inovací a projektů doc. Ing. Jiří Vacek, Ph.D.

2. 4. Rozhodování za jistoty.Multikriteriální rozhodování

3. Podpora analýzy rozhodovacích problémů • influenční diagramy • kognitivní (myšlenkové) mapy Podpora tvorby variant Metody a modely stanovení důsledků variant Vícekriteriální hodnocení variant KIP/MR-4

4. Influenční diagramy • prvky rozhodovacího problému – uzly • vztahy mezi prvky – hrany KIP/MR-4

5. Prvky rozhodovacích problémů • rozhodovací proměnné: jsou předmětem volby (trh, ceny, náklady, technologie, …) • exogenní veličiny: ovlivňují řešení, ale jsou mimo kontrolu rozhodovatele (dostupnost úvěrů, úrokové sazby, výsledky VaV – riziko a nejistota) • kritéria hodnocení (rentabilita, NPV, …) • stavové veličiny: mezivýsledky, vlivy variant a exogenních veličin na kritéria hodnocení • omezující podmínky (interní – externí, ovlivnitelné – neovlivnitelné) KIP/MR-4

6. Grafické zobrazení rozhodovací proměnné exogenní faktory a stavové veličiny (nejisté faktory značíme vlnovkou ~) kritéria hodnocení hrany: • vyjadřují závislost • nestochastická funkční závislost • stochastická funkční závislost • informační (časový sled realizace variant) KIP/MR-4

7. Příklady symbolů - 1 investiční náklady odpisy prodejní cena prodej KIP/MR-4

8. Příklady symbolů - 2 ~ cena el. energie zisk ~ poptávka přepravní náklady KIP/MR-4

9. Příklady symbolů - 3 velikost výrobní jednotky finanční zajištění KIP/MR-4

10. Příklad: Investice, verze 1 • Rozhodnutí o vybudování rekreační vily • čtyři rozhodovací proměnné: • individuální nebo společná investice • společná investice – kdo bude realizátorem? • velikost investice (hodnota včetně např. estetiky)  náklady • cenová strategie při pronájmu KIP/MR-4

11. exogenní faktory: • zůstatková cena v případě prodeje (ovlivňuje NPV) • dvě stavové proměnné: • výnos z pronájmu • splátky úvěru • dvě kritéria hodnocení: • přínos investice (využití pro vlastní rekreaci) • čistá současná hodnota investice (NPV) KIP/MR-4

12. 8 5 2 1 3 4 6 9 7 Příklad 1: Influenční diagram investičního problému – verze 1 KIP/MR-4

13. Příklad: Investice, verze 2 • Podrobnější analýza: rozšíření souboru kritérií hodnocení, exogenních faktorů a stavových proměnných(odlišené barvou písma) KIP/MR-4

14. exogenní faktory: • zůstatková cena v případě prodeje (ovlivňuje NPV) • daňové podmínky • úroková sazba bankovního úvěru • stavové proměnné: • výnos z pronájmu • splátky úvěru • výše bankovního úvěru • délka pronájmu • dvě kritéria hodnocení: • přínos investice (využití pro vlastní rekreaci) • čistá současná hodnota investice (NPV) • celkové investiční náklady KIP/MR-4

15. Příklad: Influenční diagram investičního problému – verze 2 8 5 2 13 1 3 4 6 9 10 11 7 12 14 KIP/MR-4

16. Kognitivní mapy • identifikace všech důležitých prvků • zobrazení jejich kauzálních souvislostí: • šipka vychází z příčiny a ústí do důsledku • + přímá závislost • - nepřímá závislost KIP/MR-4

17. celková velikost trhu objem prodeje konkurence - - + podíl na trhu skladovací prostory + + + objem prodeje výnosy z tržeb - - výše ceny vzhledem ke konkurenci jednotkové náklady + - + + - výše zisku ceny konkurence prodejní cena + investice do moderních technologií tlak na udržení nízkých cen zvýšená kvalita produkce + - - + + - levná zahraniční konkurence zlepšení image firmy + rozsah reklamy - + KIP/MR-4 známost firmy

18. výše prodejů  • vyšší podíl na trhu a tržby, pokles jednotkových nákladů • růst tržeb, pokles jednotkových nákladů  • vyšší zisk  vyšší investice do technologií, zvýšení nákladů na reklamu • vyšší investice do technologií  • vyšší kvality produkce, nižší tlak na udržení nízkých cen • vyšší reklama a propagace  • zlepšení image a známosti firmy, nižší tlak na udržení nízkých cen KIP/MR-4

19. VLIV POČASÍ NA RYCHLOST JÍZDY ŠPATNÉ POČASÍ VŽDY OBVYKLE + + TROCHU AUTO NEHODY ZÁCPA TROCHU + ČASTO - + TROCHU - + HODNĚ NERISKOVAT - VŽDY FREKVENCE KONTROL HODNĚ + TROCHU - + PŘÍČINNÝ NÁRŮST - PŘÍČINNÝ POKLES RYCHLOST JÍZDY KIP/MR-4

20. PODPORA TVORBY VARIANT • 3 skupiny rozhodovacích problémů: • známe varianty řešení (nabídka, standardní, opakované problémy) • neznáme varianty řešení, existují postupy pro jejich tvorbu (analogie dřívějších problémů, modifikace postupů) • neznáme varianty řešení, neexistují postupy pro jejich tvorbu (unikátní problémy vyžadující originální řešení) KIP/MR-4

21. Obecný postup • Při tvorbě variant využívat poznatků předchozích fází řešení problému (formulace a analýza, stanovení cílů, specifikace kritérií) • Tvorba variant = tvůrčí proces hledání možných způsobů dosažení cílů při respektování existujících omezení • Faktory rozhodování (dílčí cíle, omezující podmínky) slouží k eliminaci nepřípustných variant KIP/MR-4

22. Dobře strukturované problémy • matematické modely, operační analýza, matematické programování KIP/MR-4

23. Špatně strukturované problémy • Metody hledání nových myšlenek • systematicko-analytické (morfologická analýza, rozhodovací stromy, soupis atributů) • intuitivní (brainstorming, brainwriting, synektika) KIP/MR-4

24. Morfologická analýza • systematická tvorba co nejúplnějšího souboru variant řešení • kroky: • analýza a formulace problému • dekompozice na relativně samostatné složky • určení a analýza parametrů charakterizujících jednotlivé složky • stanovení možných hodnot parametrů • generování potenciálních variant řešení (kombinace) • eliminace nepřípustných kombinací parametrů KIP/MR-4

25. Parametry, morfologická matice • Požadavky na parametry. • vzájemně nezávislé • koncepčně relevantní • Morfologická matice • řádky – parametry • sloupce – možné hodnoty • řešení: čára spojující zvolené hodnoty KIP/MR-4

26. Příklad morfologické matice nalezení možností užití lepenky řešení: nevratný obal nápojů KIP/MR-4

27. VÍCEKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ • Stanovení preferenčního uspořádání variant • Stanovení vah kritérií • Vícekriteriální hodnocení variant KIP/MR-4

28. Stanovení preferenčního uspořádání variant • obtížnost roste s růstem počtu kritérií a s růstem počtu variant • jediné kvantitativní kritérium: uspořádání podle klesajících hodnot – př.: hodnocení investičních variant podle rentability investovaného kapitálu • komplikace: smíšené soubory kritérií • kvalitativní • kvantitativní – různé měrné jednotky KIP/MR-4

29. zřídka existuje jedna varianta, která je nejlepší podle všech kritérií • častěji některé varianty lepší z některých hledisek, z jiných horší (konfliktní kritéria, např. ekonomická efektivnost vs. dopady na životní prostředí) • někdy možný postup: převod všech kritérií na stejnou měrnou jednotku  aditivita  jednokriteriální hodnocení KIP/MR-4

30. Hypotetické ceny • stínové ceny - náklady obětované příležitosti • př.- rekonstrukce komunikace  snížení počtu úrazů; přínos = počet úrazů, k nimž nedojde * průměrné náklady na léčení úrazu • stínová mzda – nejvyšší možná odměna, kterou by pracovní síly zaměstnané na projektu mohly vydělat jinde (může být nižší než skutečná) • náhražkové trhy – analogie s tržně ocenitelným efektem • př. – snížení hlučnosti ohodnotíme možným zvýšením tržního nájemného v dané lokalitě KIP/MR-4

31. Příklad – převod na stejné jednotky • 5 variant zvýšení bezpečnosti, přibližně stejně investičně náročných (Excel) (mil. Kč) * na zabránění 1 úmrtí jsme ochotni vynaložit 4,5 mil. Kč KIP/MR-4

32. princip kompenzace hodnot kritérií: při přechodu od jedné varianty k druhé posuzujeme žádoucí přírůstek hodnoty jednoho kritéria vzhledem k nežádoucímu poklesu hodnoty druhého kritéria • významnost kritérií závisí na hodnotové soustavě rozhodovatele (firmy) • význam metod vícekriteriálního hodnocení: • transparentnost • reprodukovatelnost KIP/MR-4

33. STANOVENÍ VAH KRITÉRIÍ • bodová stupnice • alokace 100 bodů • preferenční uspořádání • párové srovnávání • Saatyho metoda • postupný rozvrh vah • kompenzační metoda ZPĚT – PŘÍKLAD 1 KIP/MR-4

34. Bodová stupniceAlokace 100 bodů • Bodová stupnice: každému kritériu rozhodovatel přiřadí určitý počet bodů ze zvolené stupnice (1 až 5, 1 až 9, -5 až +5 apod.) • Alokace 100 bodů: Rozhodovatel rozdělí mezi jednotlivá kritéria 100 bodů podle jejich významnosti KIP/MR-4

35. Preferenční uspořádání • stanovení pořadí významnosti kritérií: • přímé uspořádání • etapové uspořádání – v etapě i se stanoví nejvýznamnější kritérium mia nejméně významné kritérium ni, ta se v etapě i+1 vypustí a pokračuje se dále; konečné pořadí kritérií je m1, m2, …, n2, n1 • nejméně významnému kritériu se přiřadí váha 1 (10) a rozhodovatel určí, kolikrát je předposlední až první kritérium významnější než poslední; takto stanovené koeficienty tvoří nenormované váhy kritérií; normalizujeme tak, aby Σ = 1 KIP/MR-4

36. Párové srovnávání • pro každé kritérium zjišťujeme počet jeho preferencí ke všem ostatním kritériím souboru (celkem n kritérií) • Ki< Kj aij = 1 • Ki> Kj aij = 0 • aii= 0 • počet preferencí • váhy kritérií KIP/MR-4

37. takto definované váhy jsou normované: aij – matice nxn má n2 prvků z toho n diagonálních = 0 ze zbývajících je polovina = 1 Σ aij = ½ n(n-1)  Σνi = 1 • matice antisymetrická: kde je nad diagonálou 1, je symetricky pod diagonálou 0  stačí určit polovinu prvků KIP/MR-4

38. KIP/MR-4

39. Párové srovnávání - modifikace • pokud je počet preferencí některého kritéria nulový, bude jeho váha nulová, i když kritérium není zcela bezvýznamné • modifikace: vi = n + 1 – pi vi nenormovaná váha kritéria i pi pořadí kritéria i v preferenčním uspořádání vi = 1, 2, … , n KIP/MR-4

40. Saatyho metoda kromě směru preference se určuje i její velikost hodnoty 2, 4, 6, 8 lze využít k jemnějšímu rozlišení KIP/MR-4

41. Výpočet prvků matice a vah • vyplníme horní trojúhelníkovou matici a doplníme sii = 0 pro všechna i sji = 1/sij pro všechna i,j • stanovení vah: • exaktní • výpočet vlastního vektoru matice relativních důležitostí • metoda nejmenších čtverců: minimalizace • aproximativní KIP/MR-4

42. Aproximativní stanovení vah • Postup 1: • prvky každého sloupce Saatyho matice vydělíme součtem prvků tohoto sloupce • pro takto sloupcově normalizovanou matici sečteme prvky v každém řádku • vydělíme tyto řádkové součty součtem všech prvků sloupcově normalizované matice a tak získáme odhady vah odpovídajících kritérií • Postup 2 • stanovíme geometrické průměry řádků Saatyho matice (vynásobíme a vypočteme n-tou odmocninu) a normalizujeme (vydělíme součtem všech geom. průměrů)  odhady vah kritérií KIP/MR-4

43. Příklad hodnocení uchazečů o spolupráci KIP/MR-4

44. Příklad – párové srovnání Excel KIP/MR-4

45. Příklad – Saatyho metoda KIP/MR-4

46. Příklad – porovnání obou metod KIP/MR-4

47. Příklad - závěry • v tomto příkladu se váhy stanovené různými metodami velice dobře shodují • při uplatnění Saatyho metody obvykle dochází k výraznější diferenciaci vah kritérií; je třeba si uvědomit, že počty bodů v tabulce vah vyjadřují intenzitu preferencí (násobky nebo podíly vah vzájemně srovnávaných kritérií) KIP/MR-4

48. Postupný rozvrh vah • seskupení kritérií do dílčích skupin podle příbuzné věcné náplně • stanovení normovaných vah skupin kritérií • stanovení vah kritérií v jednotlivých skupinách (normovaných ve skupinách) • výsledná váha = váha skupiny * váha kritéria ve skupině KIP/MR-4

49. Příklad - postupný rozvrh vah • K1 – objem exportu • K2 – dosahovaná cena v zahraničí • K3 – počet zaměstnanců • K4 – energetická náročnost • K5 – náročnost na opravy a údržbu • K6 – hlučnost v provozu • K7 – exhalace v provozu • K8 – náročnost na fyzicky namáhavé práce S1 S2 S3 KIP/MR-4

50. KIP/MR-4