Дерево рішень

Дерево рішень - це модель, подана в графічній формі. На графік наносяться всі кроки, які необхідно розглянути, оцінюючи різні альтернативи. Дерево рішень підкреслює два основних моменти: використання інформації, придбаної в процесі підготовки до ухвалення рішення і усвідомлення послідовного характеру процесу ухвалення рішення. Таким чином, дерево рішень - це графічна схема того, до якого вибору в майбутньому приведе нас прийняте сьогодні рішення.

Дерево рішень дає можливість менеджеру уявити, наскільки піддається кількісній оцінці те чи інше явище в умовах суб´єктивного прийняття непрограмованих рішень.

Ще один спосіб представлення дерева рішень - це намалювати його різні галузі, як розвилки на дорозі. Менеджери використовують цю технологію, щоб оцінювати шляхи, уздовж яких будуть прийматися різноманітні серії рішень. Потім, за допомогою вивчення альтернативних шляхів, вони намагаються визначити, який з них має найбільші переваги і яким треба йти.

1. Менеджер думає про можливі дії, що будуть випливати за прийняттям будь-якого варіанта рішення.

2. У результаті цих дій можуть наступити чи не наступити ті чи інші події. Менеджер для себе задає імовірність настання кожної з цих подій. Сума цих ймовірностей повинна дорівнювати 1 чи 100%.

3. Менеджер оцінює очікуваний ефект кожної можливої дії, припускаючи, що кожна подія настала.

4. Підрахувавши очікуваний доход, менеджер оцінює місячний прибуток, отриманий від постачання продукту на кожний з ринків окремо. Розрахунок включає очікуваний ефект, помножений на відповідну імовірність настання. Зрештою, доход від усіх можливих дій підраховується, і на базі цього приймається рішення.

Менеджери, що стоять перед такою проблемою, повинні не тільки вирішити, на який ринок представити свій товар у першу чергу, вони повинні також вирішити, чи варто взагалі виходити на другий ринок. Кожна «галузь» дерева показує можливу послідовність рішень і відповідних їм дій.

Реальні ж ситуації, що вимагають рішення, звичайно, більш суб´єктивні. Можливо, одна з представлених альтернатив не досягне своєї мети. Можливо, ми будемо мати дві альтернативи, що дають однаковий ефект. Крім того, менеджери повинні усвідомлювати, що можуть виникнути негативні наслідки того чи іншого рішення, хоча на папері воно виглядає відмінно. Зрештою особі, що приймає рішення, необхідно пам´ятати, що «очікуваний доход» - це математичний компроміс, він рідко відповідає тому результату, що виходить насправді.

Принцип беззбитковості

Цей метод є іншим прикладом моделі, що допомагає менеджерам визначити, який обсяг випуску продукції принесе прибуток, а який - збитки. Принцип беззбитковості полягає у визначенні такого обсягу випуску, за якого загальні витрати дорівнюють загальним доходам.

Щоб використовувати цей метод, потрібні дані трьох видів, постійні витрати операцій, змінні витрати виробництва і ціна одиниці продукції.

Постійні витрати - це такі витрати, що не змінюються в короткому періоді, не залежать від рівня виробництва і продажів. Наприклад, машина, що прострочує черевики, коштує однаково, незалежно від того 2000, 3000 чи 4000 пар черевиків вона обробила.

Змінні витрати - такі витрати, що змінюються із збільшенням чи зменшенням обсягу виробленої продукції. Наприклад, якщо ми збільшуємо обсяг виробництва черевиків, то нам буде потрібно більше шкіри, і наші витрати на шкіру збільшаться.

Загальні витрати - це сума постійних і перемінних витрат. Ціна - це сума, отримана від продажу однієї одиниці продукції. Перемноживши ціну на кількість проданих одиниць продукції, одержуємо суму, отриману компанією, що відому як доход компанії.

Прибуток - це те, що залишається після вирахування загальних витрат із загального доходу. Точка беззбитковості - це той рівень випуску і продажів, за якого прибуток дорівнює нулю, - іншими словами, коли загальний дохід дорівнює загальним витратам.

Щоб визначити, чи принесе конкретний об´єм виробництва прибуток чи збитки, менеджер може застосовувати метод, скориставшись рисунком 12.5.

Постійні витрати залишаються незмінними незалежно від обсягів виробництва, на схемі вони подані горизонтальною лінією. На схемі вони прийняті за 20000 грн. Вертикальна лінія зліва представляє різні суми доходів і витрат, від 0 до 130000. Горизонтальна лінія внизу означає число одиниць випущеної продукції.

Рис. 12.5. Точка беззбитковості

Так як змінні витрати зростають пропорційно обсягу виробництва, вони подані похилою лінією. Лінія, що є загальними витратами, дорівнює змінним витратам плюс постійні на кожному рівні виробництва, таким чином, вона піднімається вверх від рівня 20 000 відповідно до збільшення обсягу виробництва. Точка беззбитковості виходить, коли лінія загального доходу перетинається з лінією загальних витрат (заштрихована частина на схемі), загальний доход перевищує загальні витрати. У будь-якій точці, що знаходиться над цим рівнем виробництва, менеджери можуть очікувати одержання прибутку.

Тепер видно, що точка беззбитковості в нашому прикладі - це 4000 одиниць продукції. Якщо ж буде продаватися менше 4000 одиниць продукції, менеджери будуть мати збитки, а від виробництва і продажу кожної нової одиниці продукції понад 4000 штук можна очікувати прибуток.

Формула беззбитковості

Для того, щоб швидше підрахувати точку беззбитковості, існує формула. За цією формулою ціна одиниці (Р), помножена на кількість проданих одиниць (X), дорівнює постійним витратам плюс змінні витрати, помножені на кількість виробленої продукції:

P(X) = F + V(X).

У нашому прикладі постійні витрати (F) дорівнюють 20 000 грн. Змінні витрати (V) на одиницю продукції дорівнюють 15 грн., а ціна за одиницю (Р) = 20 грн. Ми знаходимо потрібний нам обсяг виробництва (X), підставляючи ці змінні в рівняння.

20(Х) = 20 000 + 15(Х) 20Х - 15Л> 20 000 х 5Х = 20 000 Х= 4000 одиниць

Основний недолік такого методу полягає в тому, що його використання залежить від обмеженої можливості менеджера дати кількісну оцінку змінним у моделі.

Так як можливість оперувати точними цифрами часто обмежена, менеджерам необхідно мати метод, що дозволяв би використовувати інформацію, що є в наявності, нехай і не повну. Існує безліч проблем, у яких ми не можемо точно визначити кількісне значення змінних. Прикладами таких рішень є перспективне прогнозування і тенденції споживчого попиту.