기업 전략 형성에 대한 전통적인 접근 방식은 효과적인 분석 방법을 마음대로 사용할 수 있으면 최고 관리자가 특정 전략 방향을 선택하기에 충분한 정확도로 모든 비즈니스 부문의 발전을 예측할 수 있다고 가정합니다. 그러나 할인된 현금 흐름 분석을 위해서는 미래에 대한 비전이 충분히 명확해야 하며 이를 위해 종종 불확실성과 같은 요소를 희생해야 합니다. 미래가 막연하다면 그러한 접근 방식은 기껏해야 최소한으로만 유용하고 최악의 경우 단순히 위험할 뿐입니다. 불확실성 요인을 과소평가하면 경쟁업체의 위협으로부터 회사를 보호하거나 불확실성이 높은 상황에서 열리는 고유한 기회를 활용하지 못하는 전략을 선택할 수 있습니다. 다른 극단도 위험합니다. 전통적인 분석에 기반한 전략을 개발할 수 없는 일부 관리자는 엄격한 계획 프레임워크를 완전히 포기하고 순전히 직관적인 결정을 내리기 시작합니다.

불확실성에 직면해 특정 전략적 조치를 취해야 하는 기업은 양 극단에서 자유로운 접근 방식이 필요합니다. 일반적으로 불확실성이 극도로 높은 상황에서도 관리자는 회사의 전략적 우선 순위에 대한 일반적인 아이디어를 가지고 있습니다. 다음으로 기업이 어떤 불확실성 수준에서 운영되고 있는지 정확히 파악하고 이 수준에 정확히 부합하는 전략을 수립할 수 있는 개념이 필요합니다.

4단계 불확실성

전략적 결정을 내리는 과정에서 사용되는 정보에는 두 가지 유형이 있습니다. 첫째, 대부분의 경우 회사가 미래 제품에 대한 잠재적 수요를 결정할 수 있는 기반으로 명확한 추세(예: 인구 통계학적 통계 분석 기반)를 식별할 수 있습니다. 둘째, 적절한 연구가 수행되면 이전에 불확실한 것으로 간주되었던 요소를 명확히 할 수 있게 됩니다. 현대 기술, 특정 범주의 상품에 대한 수요의 탄력성 및 생산 능력을 늘리려는 경쟁업체의 계획.

가장 많이 사용한 분석 후에도 남아있는 불확실성 현대적인 방법, 우리는 잔차라고 부릅니다. 이러한 요소에는 예를 들어 특정 분야의 국가 규제 변경에 대해 아직 끝나지 않은 토론 결과, 현재 개발 중인 기술의 성과 지표 등이 포함됩니다. 그러나 종종 잔류 불확실성도 연구할 수 있으며 실습에서 알 수 있듯이 네 가지 수준이 있습니다.

수준 1: 상당히 예측 가능한 미래

이 수준에서 잔여 불확실성은 전략적 의사 결정에 중요한 역할을 하지 않습니다. 관리자는 필요한 정도의 정확성을 갖고 기업 전략의 기초가 되는 하나의 예측을 개발하는 것으로 충분합니다. 그것을 컴파일하기 위해 시장 조사, 경쟁자의 활동 분석 (주로 비용 구조 및 생산 능력 상태), 가치 사슬 연구, 다섯 가지 힘 모델마이클 포터 등 할인 모델 현금 흐름이 예측을 기반으로 구축된 는 가능한 전략에 대한 대체 옵션을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

레벨 2: 대체 선물

이 경우 미래는 여러 고립된 시나리오 중 하나로 설명됩니다. 분석 방법은 그 중 어느 것이 구현될지 결정할 수 없지만 하나 또는 다른 옵션을 구현할 가능성을 결정하는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 것은 결과가 예측 가능한 경우 전략의 일부(전부는 아닐지라도) 요소가 변경된다는 것입니다.

수준 2의 불확실성은 활동이 환경 변화에 의존하는 많은 기업에서 직면하고 있습니다. 국가 규제그리고 입법. 특정한 상황을 생각해 봅시다. 1995년 말, 미국의 장거리 및 국제 전화 서비스 회사는 지역 전화 서비스 시장에 진입하기 위한 전략을 개발하기 시작했습니다. 그 당시에는 업계의 규제를 완전히 완화하는 법안이 의회에서 검토 중이었고 대부분의 분석가는 새 법안이 매우 광범위한 문제를 다룰 것이라는 것을 이미 알고 있었습니다. 그러나 이 법이 채택될 것인지, 그리고 채택된다면 얼마나 빨리 시행될 것인지는 아직 불투명했습니다. 아무리 많은 분석을 해도 장거리 서비스 제공자는 당시 논쟁이 어떻게 진행될지 정확하게 예측할 수 없었을 것이며 회사의 의제가 달려 있는 것은 결과에 달려 있었습니다(예: 네트워크 인프라에 대한 투자 시기).

두 번째 수준의 전형적인 또 다른 상황은 선택한 기업 전략의 가치가 주로 경쟁자의 행동에 의존하고 예측하는 것이 불가능한 경우에 발생합니다. 예를 들어 과점 시장(펄프, 제지, 화학, 원자재 등)에서 불확실성의 주요 요인은 경쟁사의 확장 계획인 경향이 있습니다. "규모의 경제"의 법칙은 대규모 생산을 창출할 필요성을 지시하며, 그 기능은 물론 이 산업의 가격 및 수익성에 심각한 영향을 미칩니다. 따라서 공장을 건설하기로 한 회사의 결정은 종종 라이벌의 행동에 달려 있습니다. 여기에서 우리는 두 번째 수준의 불확실성이라는 고전적인 상황을 다루고 있습니다. 가능한 각 옵션은 매우 분명하지만 그 중 어느 것이 실현될 것인지 예측하는 것은 극히 어렵습니다. 최적의 전략의 선택은 정확히 이것 또는 저것의 결과에 의해 결정됩니다.

이 경우 관리자는 몇 가지 개별 시나리오를 개발해야 하며, 각 시나리오는 잔류 불확실성의 주요 요소와 관련된 하나 또는 다른 시나리오를 기반으로 해야 합니다. 다양한 시나리오를 평가하기 위해 다른 모델이 필요할 수 있습니다. 주요 작업은 특정 결과의 확률을 설정하는 데 도움이 되는 정보를 수집하는 것입니다. 적절한 모델을 선택하고 확률을 결정한 후에는 잠재적인 대안 전략에 내재된 위험과 수익을 평가하기 위해 고전적인 분석 방식을 사용하는 것이 금지되지 않습니다. 다양한 경우에 업계가 취할 경로를 연구하는 데 심각한 주의를 기울여야 합니다. 이를 통해 특히 주의 깊게 모니터링해야 하는 시장 신호를 이해할 수 있습니다.

레벨 3: 가능한 미래의 범위

세 번째 수준에서는 가능한 미래의 범위를 식별할 수 있습니다. 몇 가지 주요 변수에 의해 결정되지만 실제 결과는 이 범위의 어느 위치에나 있을 수 있습니다. 더 이상 격리된 시나리오는 없지만 두 번째 수준에서와 같이 결과가 예측 가능한 경우 전략의 일부(또는 전체) 요소가 변경됩니다.

Tier 3 불확실성은 종종 새로운 산업에서 활동하거나 새로운 지역 시장에 진입하는 회사에서 직면합니다. 예를 들어, 유럽의 한 소비재 회사는 인도 시장 진출 여부를 결정하고 있습니다. 가장 자격을 갖춘 시장 조사에서도 소비자 청중의 가능한 적용 범위(예: 10~30%)라는 한 가지 특성만 제공합니다. 동시에 명확한 시나리오가 지정된 범위 내에서 나타나지 않으므로 잠재적 수요량을 평가하기가 매우 어렵습니다. 반도체 제조와 같은 하이테크 산업에서 활동하는 회사들도 비슷한 문제에 직면해 있습니다. 에 투자할지 결정 새로운 기술그들은 일반적으로 매우 광범위한 가능한 비용과 혜택에 대한 정보만 가지고 있습니다. 투자의 수익성을 계산하려면 특정 수치가 필요합니다.

세 번째 불확실성 수준에서는 두 번째 수준에서 사용된 것과 유사한 분석이 필요합니다. 대안적 선물을 설명하는 일련의 시나리오를 식별한 다음 이러한 옵션 중 어느 것이 방향으로 움직이고 있는지 나타내는 시장 신호를 모니터링하는 데 집중해야 합니다. 그러나 명확하고 의미 있는 시나리오를 개발하려면 주어진 수준불확실성은 쉽지 않다. 범위의 두 극단을 설명하는 "자연스러운" 개별 시나리오는 생성하기 어렵지 않지만 특정 전략적 결정을 선택하는 데 거의 사용되지 않습니다. 대안 시나리오 전개의 기초가 될 범위 내에서 출발점을 찾는 것은 진정한 예술입니다.

사실, 여기에는 몇 가지 일반적인 규칙이 있습니다. 첫째, 4~5개 이상의 옵션을 저글링하는 어려움으로 인해 결정을 내리기가 어렵기 때문에 개발에 허용되는 시나리오의 수를 제한해야 합니다. 둘째, 전략 선택에 대한 영향이 독특하지 않은 불필요한 시나리오를 생성하지 않는 것이 필요합니다. 셋째, 합리적으로 가능한 결과 범위를 제공하는 시나리오 세트를 구성하는 것이 필요합니다(즉, 전체 범위를 설명하기 위해 노력할 필요는 없습니다). 이러한 일련의 옵션을 통해 관리자는 기존 전략의 지속 가능성 정도를 평가하고, 시장 참가자 중에서 승자와 외부인의 후보를 식별하고, 현상 유지를 목표로 하는 전략 실행의 위험을 (적어도 대략적으로) 결정할 수 있습니다.

수준 4: 완전한 예측 불가능성

네 번째 수준에서 불확실성은 너무 다차원적이어서 해당 환경의 특성을 실제로 예측할 수 없습니다. 고립된 시나리오, 가능한 결과의 범위, 미래가 의존하는 변수를 정의하는 것은 불가능합니다(때로는 그것들을 식별하는 것조차 불가능합니다).

네 번째 수준의 불확실성 상황은 아주 드물게 발생하며 결국 처음 세 가지 중 하나로 이동합니다. 그러나 그들은 존재합니다. 한 가지 예를 더 살펴보겠습니다. 통신 회사는 신흥 멀티미디어 시장의 어느 부문에서 어떤 수단으로 경쟁할지 결정해야 합니다. 이 회사는 기술 선택, 수요 예측, 컴퓨터 하드웨어 공급업체와 멀티미디어 콘텐츠 제작자 간의 관계 구축 등과 관련된 다양한 불확실성에 직면할 것입니다. 이러한 요소는 매우 예측할 수 없는 방식으로 상호 작용할 수 있으므로 가능한 범위의 시나리오를 식별하는 것이 거의 불가능합니다. .

1992년 탈공산주의 러시아에 대한 주요 투자 결정을 내렸던 기업들도 레벨 4의 불확실성을 다루었습니다. 그들은 재산권과 사업법이 어떻게 될 것인지 예측하지 못했고 그것이 가장 큰 불확실성이었습니다. 불확실성의 추가적인 요인은 공급망의 신뢰성과 이전에 시장에 없었던 소비재 및 서비스에 대한 수요를 예측할 수 없다는 것이었습니다. 그리고 정치적 암살 및 통화 평가 절하와 같은 충격은 시스템 전체를 완전히 예측할 수 없는 상태로 이끌 수도 있습니다.

이 예는 4단계의 불확실성에 직면하여 전략을 개발하는 것이 얼마나 어려운지 보여주고 그러한 상황의 과도기적 특성을 강조합니다. 현재 정치적, 입법적 안정성이 높아짐에 따라 대부분의 산업에서 기업의 진출 결정 러시아 시장 3층으로 이동했습니다. 차례로, 산업이 발전함에 따라 멀티미디어 제품 시장의 불확실성은 점차적으로 3단계에서 2단계로 이동할 것입니다.

네 번째 수준의 상황 분석은 주로 양적보다는 정성적입니다. 그러나 "모든 것을 버리고" 오로지 직관에 기초하여 행동하려는 유혹은 피해야 합니다. 반대로 관리자는 자신이 알고 있는 정보와 원칙적으로 얻을 수 있는 정보를 모두 체계화해야 합니다. 집계 정보의 분석이 가능한(가능성은 말할 것도 없고) 옵션에 대한 의미 있는 예측을 제공하지 않더라도 관리자는 여전히 미래에 대한 일반적인 아이디어를 형성합니다. 그들은 시장 개발의 주요 방향을 결정하는 변수의 하위 집합과 이러한 변수의 긍정적 또는 부정적 변화를 알릴 수 있는 일부 지표를 식별할 수 있습니다.

이러한 지표에 따라 관리자는 시장의 발전을 모니터링하고 추가 정보가 제공되면 사용되는 전략을 수정할 것입니다. 또한 4단계의 불확실성 조건에서 유사한 시장의 역사를 연구하고 유사한 상황에서 승자와 외부인의 주요 특성 식별, 그들이 사용한 전략의 특징. 마지막으로, 관리자는 다양한 전략 옵션과 관련된 위험과 수익을 수량화할 수 없지만 투자 결정을 내리는 과정에서 어떤 정보를 신뢰할 수 있는지에 대한 일반적인 아이디어를 얻을 필요가 있습니다. 이 비전의 실현 가능성은 선행 시장 지표와 유사한 상황에 대한 분석을 사용하여 평가됩니다("포지션 및 조치" 사이드바 참조).

위치 및 조치

불확실한 상황에서 회사는 세 가지 전략적 위치 중 하나를 선택하고 선택한 전략을 구현하기 위해 세 가지 유형의 조치를 사용할 수 있습니다.

전략적 위치:형성적이고 적응적이며 게임에 참여할 권리를 유지합니다. 본질적으로 직위는 특정 산업의 현재 및 미래 상태와 관련된 전략의 목적을 결정합니다.

선택한 기업 형성 전략, 자신의 개념에 따라 산업의 구조를 변경하려고 합니다. 전략 자체는 첫 번째 수준의 불확실성으로 비교적 안정적인 산업을 근본적으로 재편하거나 더 높은 수준의 불확실성을 가진 산업에서 시장 개발에 대한 통제를 확립함으로써 새로운 시장 기회를 창출하는 것입니다.

서포터즈 적응 전략, 반대로 산업의 현재와 미래 구조를 모두 당연시합니다. 그들은 시장이 제공하는 기회에만 반응합니다.

세 번째 위치 - 게임 참여 권리 보유- 두 번째, 세 번째, 네 번째 불확실성 수준에서만 사용되는 특수한 형태의 적응 전략입니다. 이것은 특권적인 위치를 달성하기 위해 단계적으로 투자하는 것으로 구성됩니다(예: 고유한 정보에 대한 액세스, 유리한 비용 구조, 공급업체와 고객 간의 특별한 관계를 통해). 이 위치를 통해 회사는 불확실성 수준이 감소할 때까지 기다렸다가 하나 또는 다른 전략을 선택할 수 있습니다.

작업 유형:높은 지분, 옵션 및 윈-윈 움직임. 전략적 위치가 전체 전략은 아닙니다. 그것은 전략의 목적을 정의하지만 그것을 구현하기 위해 취해야 하는 조치는 정의하지 않습니다. 불확실한 상황에서 다음 세 가지 유형의 조치가 특히 중요합니다.

높은 지분- 대규모 자본 투자 또는 다른 회사 인수의 형태로 회사가 수행하는 중요한 약속입니다. 일부 시나리오에서는 큰 이익을 얻을 수 있지만 다른 시나리오에서는 상당한 손실을 가져올 수 있습니다. 이러한 조치는 일반적으로 형성 전략의 구현 중에 수행되지만 적응 전략 및 "게임 참여 권리 유지"의 틀 내에서는 사용되지 않습니다.

옵션극도로 불리한 시나리오의 구현에서 가장 유리한 시나리오의 구현에서 이익을 극대화하고 손실을 최소화하는 것을 목표로합니다. 옵션의 전형적인 예는 신제품의 본격적인 생산을 시작하기 전에 파일럿 프로젝트를 도입하는 것입니다. 새로운 시장에서 제품을 판매하는 합작 투자에 (위험을 최소화하기 위해) 제한된 자금 투자; 현재 사용되는 것보다 더 효과적일 수 있는 대체 기술에 대한 라이센스 구매. 대부분의 경우 옵션은 게임에 참여할 권리를 유지하는 전략을 따르는 회사에서 사용합니다. 종종 이러한 유형의 조치는 높은 불확실성을 특징으로 하는 새로운 시장을 창출하거나 이전에 높은 금리를 책정한 위험을 헤지하기 위해(즉, 관련 위험을 최소화하기 위해) 형성 전략을 선택한 사람들이 사용합니다.

그리고 마지막으로 윈-윈 움직임-시나리오를 구현하는 경우 이점을 가져오는 조치(본질은 이름과 완전히 일치함). 관리자는 종종 명백한 윈-윈 움직임(예: 비용 절감, 경쟁에서 승리하는 데 중요한 정보 수집, 새로운 지식 및 기술 축적)에 주의를 집중합니다. 그러나 불확실성이 높은 환경에서 생산 능력 확장에 대한 투자 및 새로운 시장 진출과 같은 결정도 윈-윈(win-win) 움직임이 될 수 있습니다.

다양한 불확실성 수준에 대한 전략

불확실성의 첫 번째 수준

예측 가능한 비즈니스 환경에서 대부분의 기업은 적응형 전략을 채택합니다. 이 경우 분석의 목적은 산업의 미래 상태를 예측하는 것이며 전략적 결정은 시장 부문과 경쟁 수단의 선택으로 구성됩니다. 분석이 충분히 주의 깊게 이루어지면 이를 기반으로 구축된 전략은 일련의 "무손실 움직임"으로 구성됩니다.

불확실성의 첫 번째 수준의 상황에서 적응 전략이 반드시 단계적이고 지루한 것은 아닙니다. 예를 들어, 혁신적이고 부가가치가 높은 애자일 전략에는 항공사 Southwest Airlines와 개인용 컴퓨터 제조업체 Gateway가 선택한 전략이 포함됩니다. 첫 번째는 "직항편, 군더더기 없는 서비스"의 원칙에 따라 할인된 항공편을 도입했고, 두 번째는 메일링 리스트를 통한 저렴한 조립 및 직접 판매(Gateway 2000이라고 불리는 이 전략은 회사가 지난 2018년 개인용 컴퓨터 시장에 진입할 때 사용했던 전략입니다. 1980년대 후반). 두 경우 모두 불확실성이 낮은 조건에서 관리자는 기존 시장 구조를 벗어나지 않고도 개발할 수 있는 특정 기회를 식별했습니다. 성공적인 1단계 적응 전략은 제품을 개선하거나 기존 비즈니스 프로세스를 개선하여 가치를 창출합니다. 업계에 혁명적인 변화는 없습니다.

불확실성의 첫 번째 수준에서 형성 전략도 사용할 수 있지만 특정 위험과 관련이 있기 때문에 자주 발생하지 않습니다. 확립된 산업 구조와 시장 참가자의 행동을 근본적으로 변화시키는 형성 전략을 채택하여 시장의 잔여 불확실성을 증가시키는 회사(자체 및 경쟁업체 모두) - 그렇지 않으면 예측 가능한 상태로 유지됩니다.

FedEx(Federal Express)에서 도입한 편지 및 소포에 대한 24시간 특급 택배 배송 전략을 고려하십시오. 이 회사가 우편 배달 시장에 진입했을 때, 그것은 매우 안정적이었고 첫 번째 수준의 불확실성에 적합했습니다. 새로운 전략의 선택은 FedEx에 레벨 3의 불확실성을 야기했습니다. 사실은 FedEx의 CEO인 Frederick Smith가 컨설팅 회사의 서비스로 눈을 돌렸고 세부 보고서에서 그의 개념의 타당성을 확인했지만 당시에는 이러한 서비스에 대한 잠재적 수요에 대한 상당히 넓은 범위의 추정만 식별할 수 있었습니다. 서비스.

United Parcel Service(UPS)와 같은 업계 베테랑의 경우 불확실성 수준이 2단계로 높아졌습니다. UPS에 대한 두 가지 질문이 있었습니다. 24시간 배송 전략이 성공할 수 있었을까요? 그리고 UPS도 경쟁력 있는 위치를 유지하기 위해 유사한 서비스를 제공해야 합니까?

시간이 지남에 따라 업계는 첫 번째 수준의 불확실성으로 돌아갔지만 다른 단계, 즉 다른 구조로. 새로운 유형의 서비스에 베팅함으로써 FedEx가 ​​승리했고 나머지 시장은 적응 전략을 사용하고 변화된 상황에 적응해야 했습니다.

불확실성의 두 번째 수준

불확실성의 첫 번째 수준이 있는 상황에서 형성 전략을 사용하여 기업은 이 수준을 높이려고 합니다. 반대로 두 번째, 세 번째 또는 네 번째 수준의 불확실성이 있을 때 그들은 (동일한 전략을 통해) "혼돈 대신 질서"를 만들어 불확실성을 줄이려고 합니다. 두 번째 수준의 조건에서 형성 전략은 특정 회사에 유리한 시나리오에서 산업이 발전할 가능성을 높이는 것을 목표로 합니다. 따라서 자본 집약적 산업(예: 펄프 및 제지 산업)에서 이러한 전략의 사용은 생산 능력을 늘리려는 경쟁자의 욕구를 억제해야 하며, 따라서 후자의 초과 발생을 방지하여 산업 수익성 수준의 감소. 따라서 수요가 증가하기 훨씬 전에 추가 용량을 구축하여 경쟁업체를 선점하거나 인수합병을 통해 업계를 통합할 수 있습니다.

그러나 관리자는 최고의 형성 전략을 적응형 전략으로 변경할 준비가 되어 있어야 합니다. MSN(Microsoft Network Corporation)이 작동하는 방식을 고려하십시오. 초기에는 조형적 전략을 사용했으나, 개방형 컴퓨터 네트워크와 폐쇄형 컴퓨터 네트워크 간의 경쟁이 심화되면서 일부 지표(예: 인터넷 사용자 및 MSN 가입자 수의 증가율 및 행동 패턴)는 시장 개방형 네트워크의 우위를 향해 나아가고 있었습니다. 그런 다음 Microsoft는 MSN 개발 개념을 인터넷으로 방향을 바꾸었습니다. 마이크로소프트 전략의 변화는 선택한 입장이 독단적으로 받아들여질 수 없다는 것을 보여주고, 불확실성에 직면해 전략적 진로를 설정하기 위한 유연한 접근의 중요성을 확인시켜준다.

작업 유형을 선택할 때 옵션과 높은 비율의 조합에 중점을 두는 것이 가장 좋습니다. 필요한 경우 매우 짧은 시간에 방향을 변경할 수 있습니다. 두 번째 수준의 불확실성에서 신호 지표는 일반적으로 따라가기 쉽기 때문에 신속하게 적응 전략으로 이동하거나 "계속 진행"할 수 있습니다.

불확실성의 세 번째 수준

세 번째 수준의 불확실성이 존재하면 형성 전략이 수정됩니다. 두 번째 수준의 조건에서 특정 시나리오가 발생할 가능성을 높이는 것이 목표인 경우 이 경우 시장에 원칙적으로 유익한 방향의 개발에 대한 일반적인 자극을 제공하는 것을 목표로 합니다. (세 번째 수준의 불확실성을 통해 가능한 결과 범위만 식별할 수 있기 때문에).

전자 화폐를 사용하여 작업을 수행하기 위한 표준 분야의 경쟁을 고려하십시오. Mondex International(기술 회사 및 금융 기관의 컨소시엄)은 시간이 지남에 따라 보편화될 것이라는 기대 하에 이러한 표준을 만듭니다. 이 형성 전략은 고객의 신기술 채택 가속화를 목표로 하는 전자 결제 수단, 인프라 및 파일럿 프로젝트 개발에 대한 대규모 투자(높은 지분)에 의해 뒷받침됩니다. 이에 반해 표준을 개발할 자금과 경험이 많지는 않지만 고객들에게 전자적 사용기회를 제공하기 위해 노력하고 있는 많은 은행들은 은행 서비스적응 전략을 선택합니다. 세 번째 또는 네 번째 불확실성 수준의 조건에서는 일반적으로 새로운 표준을 자유롭게 선택할 수 있는 조직적 기반을 제공하는 투자에 구현됩니다(그림 참조).

가장 흔한 입장은 '게임 참여권 유지'다. 예를 들어 다음 상황을 고려하십시오. 1990년대 초반 한 통신 회사는 광대역 케이블 네트워크에 10억 달러를 투자하기로 전략적 결정을 내리는 것을 고려하고 있습니다. 선택은 양방향 텔레비전 서비스에 대한 잠재적 수요와 같은 3단계 불확실성 요인에 따라 달라집니다. 시장 조사의 양은 수요량을 추정하는 것을 허용하지 않습니다(이러한 서비스는 아직 존재하지 않습니다). 그러나 단계별로 광대역 파일럿 프로젝트에 투자하면 회사에 유용한 정보그리고 미래의 특권적인 위치. 실제로 새로운 유형의 서비스가 소비자에게 매력적으로 판명되면 이 회사는 이미 비즈니스를 확장할 수 있는 기반을 갖게 됩니다.

불확실성의 네 번째 수준

역설적으로, 네 번째 수준의 상황(따라서 최대 불확실성이 특징임)은 두 번째 및 세 번째 수준의 상황보다 더 높은 수익과 더 적은 위험을 가진 형성 전략을 선택한 회사에 제공할 수 있습니다. 네 번째 불확실성 수준의 상황은 본질적으로 과도기적이라는 점을 기억하십시오. 일반적으로 주요 기술 및 거시 경제 변화 또는 법률 변경의 결과로 발생합니다. 이러한 조건에서 업계 시장의 단일 참가자는 최적의 전략이 무엇인지 알지 못합니다. 조형적 전략을 과감히 채택하는 기업의 역할은 미래에 대한 공동의 비전(미래의 산업 구조 및 가장 유망한 기술 표준 포함)을 만들어 다른 시장 참가자들에게 지침이 되고 산업이 미래 지향적인 방향으로 나아가도록 돕는 것입니다. 더 안정적이고 유리한 상황.

예를 들어, 마하티르 모하메드 말레이시아 총리는 자국의 멀티미디어 시장을 개발하기 위해 형성 전략을 사용하고 있습니다. 이제 업계는 네 번째 수준의 전형적인 상황에 있습니다. 어떤 유형의 상품이 가장 수요가 많을지, 주요 시장 참가자가 무엇인지, 소비자 수요 수준 및 기술 표준이 무엇인지 알 수 없습니다. 말레이시아 정부는 쿠알라룸푸르 남쪽에 위치한 750km2 구역인 "멀티미디어 초회랑"을 만드는 프로젝트에 150억 달러를 투자하여 혼란에 질서를 가져오려고 합니다. 이 지역에 가장 현대적인 기술 장비를 갖춘 건물을 건설할 계획이며 여기에는 소프트웨어 개발자와 국제 기업의 대표 사무소가 있습니다. 또한 "멀티미디어 대학", 푸트라자야 전자정부 센터 및 사이버자야 신도시가 들어설 예정입니다.

정부는 투자자 유치를 위해 10년 간 소득세 면제 등 다양한 인센티브를 제공하고 있다. 그 결과 40개 이상의 말레이시아 및 외국 기업(Intel, Microsoft, Nippon Telegraph and Telephone, Oracle, Sun Microsystems와 같은 거대 기업 포함)이 프로젝트 참여 의사를 밝혔습니다. Mahathir Mohamed의 형성 전략은 "회랑"이 컴퓨터 장비 공급업체와 멀티미디어 콘텐츠 개발자 간의 상호 연결 네트워크를 제공하고 명확한 산업 표준과 보완적인 멀티미디어 제품 및 서비스 세트를 창출할 것이라는 아이디어를 기반으로 합니다.

세 번째 또는 네 번째 수준의 불확실성에 직면하여 형성 전략을 성공적으로 적용하기 위해 말레이시아 정부와 같은 높은 이해관계를 가질 필요는 전혀 없습니다. 필요한 것은 다른 시장 참가자의 신뢰를 얻고 따라서 그들에게 유익한 산업 개발 옵션에 따라 전략을 조정하기 위해 인정받는 초점이 되는 것입니다. 예를 들어 Netscape Communications는 인터넷 브라우저 표준 개발에 막대한 재정적 자원을 투자할 필요가 없었습니다. 개발 팀은 업계에서 명성을 쌓아왔기 때문에 시장의 나머지 사람들은 Netscape가 이 길을 가는 것이 적절하다고 생각한다면 우리에게도 좋은 일이라는 결론에 도달했습니다.

4단계 불확실성의 조건에서 게임에 참여할 권리를 유지하는 전략이 자주 사용되지만 이는 위험할 수 있습니다. 다음 일반 규칙을 따라야 합니다.

첫째, 자신과 매력의 비율을 설정할 때 "레버리지"를 높이기 위해 노력해야합니다. 재원. 따라서 중국 시장 진출을 위한 발판을 만들 때(즉, 게임 참여 권리를 유지하는 프레임워크 내에서 옵션을 행사하는 경우) 석유 회사는 중국에 자체 사업부를 만들거나 비용, 지점이 작더라도) 또는 현지 회사와 공동 생산을 조직합니다 (더 저렴할 것입니다). 따라서 다른 조건이 동일하다면 후자를 선택하는 것이 좋습니다.

둘째, 회사는 실수로 하나의 전략적 위치에 고정되는 것을 피해야 합니다. 따라서 주요 불확실성이 명확해지면 옵션을 재평가해야 합니다. 네 번째 수준의 상황은 과도기적이며 대부분이 세 번째 또는 두 번째 수준의 상황으로 빠르게 전환되기 때문에 이러한 일이 적어도 6개월에 한 번은 발생해야 합니다. 4단계 불확실성 조건에서 옵션 관리의 복잡성은 종종 입장의 변화와 적응 전략으로의 전환으로 이어집니다. 세 번째 수준에서와 마찬가지로 후자는 개발의 한 방향 또는 다른 방향을 위해 자유로운 선택을 위한 조직적 기반을 제공하는 투자로 구현됩니다.

우리가 설명한 접근 방식은 불확실성에 대한 철저하고 체계적인 이해를 위한 기회를 제공합니다. 우선, 조건에서 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 분석 도구를 평가할 수 있습니다. 다른 수준불확실성. 더 넓은 의미에서 우리의 개념은 불확실성과 그것이 전략 선택에 미치는 영향에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 본질적으로 이것은 가장 어려운 전략적 결정을 내리는 데 지침이 됩니다.

패트릭 비게리- McKinsey 파트너, 애틀랜타
제인 커클랜드- 전 뉴욕 McKinsey 직원
휴 코트니- 워싱턴 맥킨지 시니어 매니저

조건에 따른 의사결정불확실성

1. Wald의 최대 기준.

2. 야만인의 기준(최소 위험도).

3. Hurwitz 기준(비관-낙관).

1. Wald의 최대기준(극단적 비관주의의 기준)

("최악을 예상하라")

최적의 전략을 선택하는 기준 그룹에서 사용되는 통계는 알 수 없는 사전 확률 자연 상태 , 기준 포함 Wald, Savage 및 Hurwitz. 그들은 보수 매트릭스 분석 또는 위험 매트릭스 분석을 사용합니다.

배포하는 경우 미래의 자연 상태의 확률은 알 수 없음, 자연에 대한 모든 정보는 다음으로 축소됩니다. 가능한 상태 목록.

Wald의 최대 기준- 이것 극도의 비관주의의 기준,또는 신중한 관찰자의 기준.순수 전략과 혼합 전략 모두에 대해 공식화할 수 있습니다.

발드 기준은 극도의 비관주의의 기준, 통계학자는 자연이 그의 보수 값이 가장 작은 값을 취하는 상태를 실현한다고 가정하기 때문입니다.

기준은 동일하다 최대(비관적) 기준,순수 전략으로 매트릭스 게임을 푸는 데 사용됩니다.

각각에서 윤곽선택된다 최소한의요소, 즉 이는 알려진 "자연" 상태에서 의사 결정자의 최악의 결과에 해당합니다. 그런 다음 선택 전략의사결정자 대응 최고 선택한 최소값의 요소:

. (1)

이러한 방식으로 선택한 옵션은 의사 결정자가 지시하는 것보다 더 나쁜 결과에 직면할 수 없기 때문에 위험을 완전히 제거합니다.

이 기준의 적용결정이 내려진 상황이 다음과 같은 특징을 특징으로 하는 경우 정당화됩니다.

"자연" 상태의 확률은 알려져 있지 않습니다.

솔루션은 한 번 또는 적은 횟수만 구현됩니다.

완전한 위험 허용.

따라서 Wald 기준에 따르면 순수 전략은 최악의 조건에서 최대 수익을 보장하는 경우 최적으로 간주됩니다. 수단, 최적은 최대값 순수 전략입니다., 그리고 최대 보상은 제로섬 페어 게임에서 플레이하는 더 낮은 순 비용입니다.

실시예 1

공급자 게임.

회사의 생산량은 100개 단위의 배치로 공급되는 우유나 딸기와 같은 부패하기 쉬운 재료에 크게 의존합니다.

배달이 제 시간에 도착하지 않으면 회사는 400단위를 잃습니다. 과소 생산에서.

회사는 운송을 공급자에게 보낼 수 있지만(비용 50단위), 경험에 따르면 운송이 아무것도 반환되지 않은 경우의 절반이 표시됩니다.

담당자를 미리 보내면 재료를 받을 확률을 최대 80%까지 높일 수 있지만, 비용은 추가로 50단위 증가한다.

더 비싸고(50%) 다른 믿을 수 있는 공급업체로부터 대체 자재를 구입할 수 있지만 운송 비용(50개) 외에 30개 단위의 수량으로 자재를 보관하는 추가 비용이 가능합니다. 창고에서 하나의 배치와 동일한 허용 비율을 초과합니다.

이 상황에서 공장은 어떤 전략을 따라야 할까요?

해결책

자연에는 신뢰할 수 있는 공급자와 신뢰할 수 없는 공급자의 두 가지 상태가 있습니다. 회사는 4가지 전략을 가지고 있습니다. 1) 추가 조치를 취하지 않음, 2) 공급업체에 자체 운송 수단 보내기, 3) 공급자에게 대리인 및 운송 수단 보내기, 4) 다른 공급업체로부터 대체 자재 구매 및 가져오기.

계산 테이블을 만들어 보겠습니다.

	제조업체의 비용 및 손실
상황	재료비	생산 부족	수송	여행 경비	보관 비용	총액

해결책

얻은 계산 결과를 기반으로 보수 행렬을 구성하는 것이 가능합니다.

답변. 세 번째 전략을 준수해야 하며 담당자와 운송업체를 공급업체에 보낼 경우 비용은 260개를 초과하지 않습니다.

1 . 최적의 솔루션을 찾는 고려된 방법은 표준왈다( 최대 기준의사결정). maxmin 이상의 보수를 보장하는 솔루션이 선택됩니다.

단위

이 기준을 적용함으로써 우리는 능동적이고 악의적인 적의 본성을 대신합니다. 이 비관적인 접근 .

2. 맥스맥스 표준. 가장 유리한 경우:

단위

회사가 아무것도 하지 않으면 100단위 이상을 지출하지 않습니다. 이것이 기준이다 순수한 낙천주의.

발트 기준 ~을위한 혼합 전략

최적의 혼합 전략은 통계입니다. , 최소 평균 보수가 최대일 때: . (2)

Wald 기준은 통계를 가장 불리한 자연 상태, 즉 상황에 대한 비관적인 평가를 나타냅니다.

2. 야만인의 기준(최소 위험 )

실제로 가능한 솔루션 중 하나를 선택하는 경우가 종종 있습니다. 그 실행은 가장 덜 심각한 결과를 초래할 것입니다.선택이 잘못된 경우. 해를 선택하는 이러한 접근 방식은 1954년 미국 통계학자 Savage에 의해 수학적으로 공식화되었으며 다음과 같이 불렸습니다. 야만적인 원칙. 경제 문제에 특히 편리하며 자연과 인간의 게임에서 솔루션을 선택하는 데 자주 사용됩니다.

Savage의 원리에 따르면 각 솔루션은 이 솔루션의 구현에서 발생하는 추가 손실의 양을 특징으로 합니다., 주어진 자연 상태에 맞는 솔루션의 구현과 비교합니다.당연히 올바른 솔루션은 추가 손실을 수반하지 않으며 그 가치는 0입니다.

다양한 자연 상태에 가장 적합한 솔루션을 선택할 때 본질적으로 선택 오류의 결과인 이러한 추가 손실만 고려해야 합니다.

문제를 해결하기 위해 소위 " 위험 매트릭스", 그 요소는 최적이 아닌 솔루션을 선택한 결과 플레이어(DM)가 어떤 손실을 입을 것인지 보여줍니다.

기억해 위험 자연의 조건(상태)에서 전략을 선택할 때 플레이어최대 보수의 차이라고 하며, 사용 가능이러한 조건하에서 얻을 수 있는 이득 받을 것이다동일한 조건에서 플레이어가 전략을 적용합니다.

Savage의 기준은 "후회"의 최소화인 minimax 위험의 기준입니다. Wald 기준과 마찬가지로 이 기준은 가장 신중하고 비관적입니다.

Savage의 기준에서 비관론은 다른 방식으로 나타납니다. 최악은 최소 이득이 아니라 주어진 조건(최대 위험)에서 달성할 수 있는 것과 비교하여 최대 이득 손실입니다.

야만인의 기준 결과보다 위험에 초점을 맞춘다(손실 또는 페널티).

최적의 전략이 선택됨에 따라 최악의 조건에서 손실 가치가 최소화됩니다. Savage의 기준은 다음과 같이 선택할 것을 권장합니다. 최적의저것 최대 위험을 최소화하는 전략:

. (3)

요구 사항 Savage 기준에 따라 결정이 내려지는 상황에 적용되며 Wald 기준을 사용하기 위한 요구 사항과 일치합니다. Savage 기준은 Wald 기준과 마찬가지로 가장 불리한 자연 상태에 대한 통계의 방향을 지정합니다.

실시예 2"공급자" 작업의 경우 위험 최소값은 두 가지 전략 A 2 및 A 3을 사용하여 즉시 달성됩니다.

최적의 게임 솔루션 찾기 , Savage의 기준을 적용합니다.

해결책.

우리는 "자연"의 가장 불리한 상태에 중점을 둡니다. 위험 통계를 계산해 봅시다.

첫 번째 열의 경우:

두 번째 열의 경우:

세 번째 열의 경우:

적어보자 위험 매트릭스.

전략 통계

정의하자 모든 라인에서가장 큰 숫자는 통계학자가 전략을 적용하고 자연이 상태를 변경하는 경우 가장 큰 위험입니다. , , . 마지막 열 "가장 큰 위험"으로 위험 매트릭스를 보완합시다.

위험 매트릭스 및 최대 위험

전략 통계				가장 큰 위험

최소 위험을 찾자: .

따라서 Savage의 기준에 따르면 최적의 전략은 전략 .

4.3. 후르비츠 기준 (비관-낙관)

Hurwitz 기준은 일반화된 최대값 또는 비관-낙관의 기준입니다.

해결책을 선택할 때 상황을 평가할 때 두 가지 극단 대신에 최악의 경우와 가장 좋은 자연의 유리한 행동의 가능성을 고려하는 중간 입장을 고수하는 것이 논리적으로 보입니다.

이러한 타협 옵션은 Hurwitz에 의해 제안되었습니다. 이 접근 방식에 따르면 각 솔루션에 대해 최소 및 최대 보수의 선형 조합을 결정하고 이 값이 가장 큰 전략을 취해야 합니다.

이 기준은 중간 용액 극도의 낙관주의와 극도의 비관주의 사이, 원칙에 따라 결정됩니다.

. (4)

숫자 () - 낙관주의의 정도 , 조건을 만족시키고 의사결정자의 경험, 위험에 대한 태도 등을 바탕으로 주관적 고려사항, 환경적 특성, 상식에서 선택된다. 낙관주의 정도의 가치 선택은 책임 측정의 영향을받습니다. 잘못된 결정의 결과가 더 심각할수록 의사 결정자의 보장에 대한 욕구가 커집니다. 즉, 낙관주의의 정도 는 0에 가깝습니다. .

각각 윤곽계획된 가중 평균(선택된 값을 고려하여) 가장 작은 결과와 가장 큰 결과 중 선택됩니다. 최대값이 있는 행.

우리가 가질 때 극도의 낙관주의의 기준, 즉. 가장 유리한 환경을 기대하는 도박꾼의 입장을 반영합니다.

Hurwitz 기준이 다음과 같이 바뀌면 극단적인 비관론에 대한 Wald의 기준.

0이면 가능한 위험에 대한 의사 결정자의 중간 비율입니다. 이 상황에서 확실하게 하고 싶다면 하나에 가까이 가십시오.

가치의 선택은 주관적이고 결과적으로 솔루션의 선택도 주관적이며 이는 불확실성의 조건에서 완전히 불가피합니다.

위험한 상황일수록 의사 결정자가 가능한 위험에 대해 자신을 보장하려고 할 수록, 0에 가깝습니다. 그리고 그가 덜 열정적일수록 1에 가깝습니다.

Hurwitz-optimal 전략은 통계학자가 직관적으로 또는 경험을 통해 가정하는 성과에 비해 더 큰 성과를 보장해야 합니다.

결정이 내려지는 상황이 다음과 같은 특징이 있는 경우 Hurwitz 기준의 적용이 정당화됩니다. 표지판:

자연 상태의 확률은 알려져 있지 않습니다.

솔루션은 소수의 솔루션으로 구현됩니다.

약간의 위험은 허용됩니다.

실시예 3 Hurwitz 기준을 사용하여 보수 행렬에 의해 주어진 통계 게임에 대한 최적의 솔루션을 찾습니다.

해결책.

신청을 위해 후르비츠 기준확률 값을 알아야 합니다. 예를 들어 . 이것은 우리가 "가능한 가장 작은 통계적 이득" 이벤트를 더 그럴듯하게 만들고 싶다는 것을 의미합니다(1에 가까움). 즉, 게임에서 불리한 상황에 대해 보장합니다. 그 다음에

.

모든 중간 결과를 표에 기록해 보겠습니다.

테이블의 마지막 열에서 최대값이 (-7.2)이고 net에 해당함을 알 수 있습니다. 전략 ; 그것은 Hurwitz 기준에 따라 최적일 것입니다.

실제 상황에 대한 분석은 여러 기준에 따라 수행됩니다. 동시에, 현상의 본질을 더 깊이 탐구하고 선택할 수 있습니다. 가장 합리적인 경영결정. 에 따라 최적으로 누적 연구모든 기준에서 가장 자주 최적이라고 불리는 전략이 사용됩니다.

기준의 선택(최적성 원칙의 선택)은 의사결정 이론에서 가장 어렵고 책임 있는 작업입니다. 그러나 특정 상황이 너무 불확실하여 자연 상태의 확률적 분포에 대한 적어도 부분적 정보를 얻는 것이 불가능하지는 않습니다. 이 경우 자연상태의 확률분포를 추정한 후 Bayes-Laplace 방법을 사용하거나 자연의 거동을 명확히 하기 위한 실험을 한다.

시험 문제

자연과의 게임이란 무엇을 의미합니까?

통계학자는 불확실성 하에서 최적의 전략을 결정하기 위해 어떤 기준을 사용합니까?

플레이어 위험은 무엇을 의미합니까?

불확실한 경제 문제(자연과의 게임)에서 게임 이론 모델을 사용하는 원리를 설명합니다.

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최대 기준(극단적인 "핑크"낙관주의)는 L. Hurwitz의 낙관적 원칙을 기반으로하며 가장 유리한 상황에서 가장 큰 효과를 제공하는 옵션이 선택됩니다.

결과 행렬(3.1)이 효과 행렬로 간주되는 경우 이자형,

이 기준은 전략 1(그림 3.6 참조)에 해당하며 통제되지 않은 외부 환경을 보다 유리하게 만들고 최적의 사용 가능성을 실현하기 위해 반대쪽에 영향을 미칠 수 있는 경우에 적용하는 것이 좋습니다. 통제된 내부 요인.

예 3.3.예 3.2의 결과 행렬을 효과 행렬로 사용하여 최대값 기준에 따라 솔루션 옵션을 선택합니다.

1. 초기 데이터를 Excel에 입력합니다(그림 3.9). 그런 다음 셀에 대한 MAX 함수(B4:F4;…; B7:F7)를 사용하여 각 솔루션의 최대값을 순차적으로 찾습니다. a 1 \u003d 8, a 2 \u003d 12, a 3 \u003d 10, a 4 \u003d 8.

쌀. 3.9. maximax 기준에 따라 최적의 솔루션을 선택한 결과

2. 찾은 최대값의 순서에서 나는(G4:G7) MAX 기능(G8 셀)을 사용하여 가장 큰 값이 선택됩니다. 2 = 12, 이를 염두에 두고 두 번째 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다.

행렬 A(3.1)의 요소가 비용인 경우 지,그런 다음 손실로 간주할 수 있으며 비용 최소화 조건에서 최소 비용을 제공하는 솔루션을 선택합니다.

. (3.10)

최소 기준(비관주의)는 비관적 원칙에 기반을 두고 있으며, 이에 따르면 불리한 외부 환경에서 통제된 요인이 불리한 방식으로 사용될 수 있습니다. 그런 다음 결과 행렬이 효과 행렬인 경우 이자형,다음 최대값을 보장하기 위한 조건에서 효과적인 솔루션이 선택됩니다.

. (3.11)

실제 조건에서, 특히 시간 요소를 고려해야 하는 경우 제어할 수 없는 환경 요소를 제어하는 ​​것이 항상 가능한 것은 아닙니다. 예를 들어, 장기 예측 및 계획; 복잡한 물체를 디자인하는 등. 또는 예를 들어, 생산 비용은 전기 비용, 재료 비용 및 구매 제품 등을 미리 알 수 없기 때문에 단기적으로는 통제 가능한 요소이고 장기적으로는 통제할 수 없는 요소입니다. 또 다른 예는 생산 프로세스와 관련된 다양한 요소에 따라 달라지는 기업(관리 요소)의 생산량 결정입니다. 이러한 요소는 기업의 내부 환경, 즉 생산의 설계 및 기술 준비 수준, 사용되는 장비 유형, 근로자의 자격 등과 관련이 있습니다.

전략 2는 이 기준을 충족합니다(그림 3.6 참조).

예 3.4.예 3.2의 결과 행렬을 효과 행렬로 사용하여 최소 기준에 따라 솔루션 옵션을 선택합니다.

1. 초기 데이터를 Excel에 입력합니다(그림 3.10). 그런 다음 셀에 대한 MIN 함수(B4:F4;…; B7:F7)를 사용하여 각 셀에 대한 최소값 나-번째 결정: .

쌀. 3.10. 최소 기준에 따라 최적의 솔루션을 선택한 결과

3. 찾은 최소값의 순서에서 나는(G4:G7) MIN 기능(G8 셀)을 사용하여 가장 작은 값이 선택됩니다. a4=1이를 염두에 두고 네 번째 결정이 권장됩니다.

비용 매트릭스를 분석할 때 비관주의 기준은 다음과 같은 형식을 취합니다.

(3.12)

최대 기준 (극단적인 비관주의) A. Wald의 비관적 원칙에 따라 옵션이 선택되며 그 결과는 가장 불리한 것 중에서 가장 유리합니다.

예상되는 상황이 불리하게 전개되는 경우, 즉 가장 적은 수입을 가져올 것입니다: 나는= 분 에이 j, 그런 다음 최소(보장) 소득이 가장 큰 솔루션이 선택됩니다.

. (3.13)

이 기준은 신중한 선택을 하기 때문에 보수적이기 때문에 어떤 조건에서도 성공을 보장해야 하는 경우에 사용하는 것이 적절합니다. 결정 행렬(그림 3.6)에서 Wald 기준은 전략 3에 해당합니다.

예 3.5.예 3.2의 결과 행렬의 경우 최대 기준에 따라 솔루션 옵션을 선택합니다.

1. 각 나- 번째 대안 솔루션, MIN 함수를 사용하여 최소값을 찾습니다. a 1 \u003d 2, a 2 \u003d 2, a 3 \u003d 3, a 4 \u003d 1(그림 3.11, 셀 G4:G7 참조)

쌀. 3.11. 최대 기준에 따라 최적의 솔루션을 선택한 결과

2. 찾은 최소값 시퀀스에서 MAX 함수 사용 나는(G4:G7) 최대값이 선택됨 3= 3(셀 G8).

3. Wald 규칙(3.11)에 따라 세 번째 솔루션 옵션( 나는=3), 상황(외부 조건)의 변화에 ​​관계없이 최대 보장된 결과(승리)로.

미니맥스 기준 (최소 위험, 손실 기대) L. Savage의 좌절 원리를 기반으로 합니다. 이 원칙에 따라 구현 시 가능한 최대 실망(가능한 최대 결과와 나머지 옵션 각각에 대해 얻을 수 있는 결과 간의 차이)이 가장 작은 옵션이 선택됩니다.

여기에서 그들은 가장 큰 위험과 관련된 최악의 상황에 의해 인도됩니다. 솔루션을 선택할 때 위험 매트릭스가 사용됩니다 아르 자형(3.5). 최상의 솔루션은 위험의 최대값이 가장 작은 솔루션으로 간주됩니다.

. (3.14)

불확실한 상황에서 최악의 결과에 초점을 맞춘 투자 결정을 내릴 때 비관적 기준(maximin)과 실망 기준(minimax)이 사용됩니다.

이 기준은 어떤 조건에서도 높은 위험을 피해야 하는 경우에 사용되며 전략 4(그림 3.6)에 해당합니다.

예 3.6.예제 3.2의 결과 행렬에 따라 최소값 기준에 따라 솔루션 옵션을 선택하십시오.

1. 이전에 예 2의 결과 매트릭스에 따라 식 (3.4)를 사용하여 위험 매트릭스의 요소 그림. 3.12.

2. 위험 매트릭스의 각 행에서 MAX 기능을 사용하여 최대 요소가 선택됩니다(셀 G4:G7). 나는 = : 아르 자형 1 = 8, 아르 자형 2 = 6, 아르 자형 3 = 5, 아르 자형 4 = 7.

쌀. 3.12. minimax 기준에 따라 최적의 솔루션을 선택한 결과

3. Savage의 규칙에 따라 다음 값 중 가장 작은 값이 선택됩니다(셀 G8의 MIN 함수). 아르 자형 3 = 5, 즉 제3의 결정을 내려야 한다 나는=3). 이 옵션을 선택하면 다양한 상황에서 최대 손실이 최소화되고 5단위를 초과하지 않습니다.

일반화 극대값의 Hurwitz 기준(비관-낙관)선택을 포함한다 혼합 전략, 비관주의(주의)와 낙관주의(중대한 위험에 대한 성향)가 특정 비율로 결합될 때, 즉 중간 솔루션은 최악에 기반한 행동 라인과 최선에 기반한 행동 라인 사이에서 선택됩니다.

이 기준에 따라 최대 지표가 달성되는 솔루션 변형이 선택됩니다. G, 식에서 결정:

나는 = 최대[최소 a i j + (1 - a) 최대 a i j]. (3.15)

어디 그리고 ij- 에서 승리하다 나-th 솔루션에서 제이-상황의 버전,

ㅏ- 낙관의 정도를 반영하는 계수 ( 0 ≤ a ≤ 1): 에 에이 = 0행동 라인은 최선을 기반으로 선택됩니다. 한계 위험에 대한 방향이 설정됩니다(최대-최대 기준을 얻음). ~에 에이 = 1최악의 방향이 만들어지면 조심스러운 행동에 대한 지침인 Wald 기준을 얻습니다. 중간 값 ㅏ 0과 1 사이에서 특정 상황과 의사 결정자의 위험 성향에 따라 선택됩니다.

예 3.7.기업은 새로운 유형의 제품을 생산할 준비를 하고 있으며 4가지 솔루션이 가능합니다. 큐 1 , 큐 2 , 큐 3 , 큐 4 , 각각은 특정 유형의 제품 또는 이들의 조합에 해당합니다. 제품에 대한 수요 구조는 세 가지 시나리오로 특징지어집니다. S 1 , 에스 2 , 에스 3 . 새로운 유형의 제품 출시 효율성 에이 j솔루션 조합의 각 쌍에 대해 Q 나는 (i=1,2,…,m) 및 설정 S 제이 (j=1,2,…,n)는 그림 3.12의 표에 나와 있습니다. Hurwitz 기준으로 가장 수익성 있는 솔루션을 찾는 것이 필요합니다. Q 나는솔루션 선택에 대한 낙관주의 계수의 영향을 평가합니다.

1. 일련의 계수를 고려하십시오. 케이 0.25:0 단계로; 0.25; 0.50; 0.75; 1.00을 입력하고 Excel 워크시트에 초기 데이터를 입력합니다(그림. 3.12.

2. 계수 값에 따른 다양한 해에 대해 식 (3.13)에 의해 지표 G를 계산한 결과 케이그림 3.13의 하단 표에 나와 있습니다.

쌀. 3.13. Hurwitz 기준의 초기 데이터, 계산 공식 및 계산 결과(화살표는 효과적인 솔루션을 나타냄)

그림(B18:F18 셀)에서 볼 수 있듯이 계수의 변화는 케이선호해야 하는 솔루션 선택에 영향을 미칩니다.

하나 또는 다른 기준의 선택은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.

해결하려는 문제의 성격

목표 설정,

일련의 제한 사항

의사결정자의 위험 선호.

위험과 불확실성 하에서 문제를 해결하기 위해 고려된 방법과 기술은 나열된 방법으로 제한되지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 특정 상황에 따라 분석 프로세스에서 다른 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 표준 편차와 변동 계수를 위험 척도로 사용합니다.

불확실한 상황에서 가장 일반적인 경우 전략적 결정을 내리는 두 가지 접근 방식이 가능합니다.

첫 번째 접근 방식은 관리자가 사용 가능한 정보나 경험을 사용하여 회사가 처하게 될 가능한 외부 조건의 가능성에 대한 가정을 식별할 수 있는 경우입니다. 객관적 조건의 상태 확률을 알 수 없는 경우 Bayes-Laplace 기준에 따라 등확률에서 진행해야 합니다. 즉, 달리 근거가 없는 한 가능한 결과 각각에 이르는 조건의 발생 확률이 동등하다고 가정할 필요가 있습니다. 이 기준을 적용하면 객관적 조건의 상태에 대한 완전한 정보가 있는 변형으로 문제를 줄일 수 있으며 불확실성의 조건은 위험 조건과 유사해집니다.

두 번째 접근 방식에서 불확실성의 정도가 너무 높으면 관리자는 다양한 외부 조건의 확률에 대해 가정하지 않는 것을 선호합니다. 제안된 전략을 평가하기 위해 이 접근 방식을 적용하면 다음과 같은 결정 기준이 가능합니다.

극도의 낙관주의의 기준;

최대값이라고도 하는 Wald의 기준;

· Hurwitz 알파 기준;

· Savage의 기준, minimax 기각 기준이라고도 합니다.

기준의 선택은 주관적인 심리적 특성, 기질 및 회사 경영진의 일반적인 전망(낙관적 또는 비관적, 보수적 또는 진보적)뿐만 아니라 특정 상황에 의해 미리 결정됩니다. 다음 예에서 이러한 기준을 고려하십시오.

예 4. 50루블의 가격으로 판매합니다. 1단위 일정량의 부패하기 쉬운 제품을 30 루블의 가격으로 구입합니다. 단위. 관찰 결과 제품의 구현은 1단위, 2단위, 3단위 수준에서 발생할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 그리고 4개의 유닛. 낮 동안 제품이 판매되지 않으면 하루가 끝날 때 20 루블의 할인 된 가격으로 판매됩니다. 단위. 다양한 최적성 기준에 따라 최적의 결정을 내리기 위해 관리자가 구매해야 하는 단위 수를 결정해야 합니다.

제품의 각 단위를 판매할 때 20루블의 이익을 받습니다. (50-30). 구매 한 제품의 각 단위를 할인 된 가격으로 판매 할 때 판매 손실은 10 루블입니다. (30 - 20).

테이블을 만들어 봅시다. 8.5, 거래의 가능한 결과를 보여줍니다.

표 8.1 다양한 시나리오에서 가능한 소득

	가능한 구매 옵션, 단위
				-10

수평으로, 우리는 일당 제품 수요에 대한 가능한 옵션을 수직으로-제품 구매에 대한 의사 결정자의 결정에 대한 가능한 옵션을 정렬합니다. 테이블의 각 셀에서 판매 작업의 이익(더하기 기호 포함) 또는 손실(빼기 기호 포함)을 계산합니다.

극도의 낙관주의의 기준최대 수입을 얻을 수 있는 기회를 얻는 행동 전략을 관리자에게 지시합니다. 이것은 관리자가 가능한 최대의 제품 수를 구매하고 하루 동안 모든 제품을 판매하는 경우 발생합니다.

4 x (50 - 30) = 80(루블).

이 전략은 또한 가장 위험합니다. 최소 판매(1단위)의 경우 관리자도 최대 손실을 받기 때문입니다.

1 x (50-30) + 3 x (20-30) \u003d -10 (루블).

Wald 결정 기준 -표준 극단적인 비관주의최저 소득의 극대화를 보장하는 가장 신중한 행동 전략을 취합니다. 예를 들어 다양한 구매 옵션에 대한 최소 소득은 20, 10, 0 또는 -10 루블이 될 수 있습니다. 관리자가 1개를 구매하는 경우. 제품, 그런 다음 20 루블의 최소 상금. 그는 보장됩니다.

이 기준은 의사결정자가 최악의 조건에 도달하도록 하고 결과가 최대인 전략을 선택하도록 권장합니다. 다른 더 유리한 조건에서 이 기준을 사용하면 시스템 또는 운영의 효율성이 손실됩니다. 이 기준은 보수적이기 때문에 손실 회피 능력에 따라 생존이 좌우되는 소규모 영리 기업에 특히 적합합니다.

야만인의 기준, "야생 원칙"이라고도 하는 오산 원칙, 최소 위험 기준, 잘못된 결정의 결과에 대한 최소 최대 원칙 등 야만인의 기준 비관적인, 그러나 그에 따라 최적의 전략을 선택할 때 손실된 이익을 고려하여 소득이 아니라 가능한 손실에 초점을 맞춰야 합니다.

가능한 손실에 대한 데이터는 표에 나와 있습니다. 8.2.

표 8.2.다양한 시나리오에서 발생할 수 있는 손실

수요, 단위의 가능한 변형	가능한 구매 옵션, 문지르십시오.

표에서 알 수 있듯이. 8.2, 2개 구매 시. 1개 판매합니다. 판매 가격으로 두 번째를 할인 된 가격으로 판매하여 10 루블을 잃습니다. 2개 구매시. 그리고 3개 단위의 수요. 2대 1단위 부족으로 손실된 이익을 잃으면서 정가로 판매합니다. 20 루블의 제품.

각 조달 옵션의 최대 손실은 60, 40, 20 및 30 루블입니다. Savage 기준에 따라 최소 20 루블을 선택해야합니다. 그리고 3개 구입. 제품.

이 기준에 따르면 어떤 조건에서 큰 위험을 피해야 하는 경우 최적의 솔루션은 다양한 조건에서 최대 위험이 최소가 되는 솔루션이 될 것입니다. Savage 기준을 사용할 때 관리자는 수익을 극대화하려는 시도를 명시적으로 포기하고 더 낮은 위험에서 만족스러운 수익을 내는 전략을 선택합니다. 따라서 Savage의 기준은 장기간에 걸쳐 일련의 프로젝트를 평가하는 데 특히 유용합니다.

Hurwitz 기준(비관-낙관불확실한 상황에서 결정을 내리는 타협적인 방법입니다. 최대 소득과 최소 소득을 얻는 각 기회에 대해 발생 확률이 결정됩니다. 두 옵션의 확률의 합은 1과 같아야 합니다. 그런 다음 목적 함수의 값은 각 결과의 결과를 달성 확률로 곱한 합계로 계산됩니다. 최대 및 최소 소득 값은 표에서 가져옵니다. 8.1. 우리는 표에 계산을 제시합니다. 8.3.

표 8.삼. 목적 함수 값의 계산

전문가의 방법으로 최대 소득을 얻을 확률이 0.7이고 최소 소득이 0.3이라고 가정해 봅시다. 그런 다음 2개 단위를 구매하기로 결정했습니다. 생산, 목적 함수의 값은 다음과 같을 것입니다

0.7 x 40 + 0.3 x 10 \u003d 31 (루블)

목적 함수의 최대값은 53루블입니다. 4개 단위 구매 결정 시 달성. 제품. 이 솔루션은 Hurwitz 기준에 따라 최적입니다. 그러한 선택의 상대성은 다른 결과의 확률을 평가하는 객관성의 정도에 의해 결정됩니다.

의사결정나무.경영 실무에서 한 결정을 채택하면 회사의 관리자나 소유주가 다음 선택보다 우선하는 상황이 종종 발생합니다. 불확실한 상황에서 여러 결정을 내려야 하고 이후의 각 결정이 이전 결정에 의존하는 경우 이러한 문제를 해결하기 위해 의사결정나무라는 방식이 사용됩니다.

결정 트리- 이것은 대체 결정 및 환경 상태, 해당 확률 및 결정 및 환경 상태의 조합에 대한 "보상"을 반영하는 의사 결정 프로세스의 그래픽 표현입니다.

일련의 조건부 결정이 위험에 처한 경우 어떤 경우에도 "의사결정 트리"의 구성 및 분석이 허용됩니다. 조건부 결정은 나중에 오는 상황이나 옵션에 따라 결정되는 것을 말합니다. "의사결정 트리"를 구축하는 것은 최초의 또는 최초의 결정으로 시작하여 일련의 연속적인 이벤트 및 결정을 통해 시간이 지남에 따라 진행됩니다. 각 결정 또는 이벤트와 함께 이 "트리"에는 모든 논리적 시퀀스와 결과 반환이 그려질 때까지 가능한 각 작업 과정을 보여주는 분기가 있습니다.

예시. 이 회사는 새로운 유형의 제품을 대량 생산할 준비가 되어 있지만 즉시, 1년 후 또는 2년 후 중 언제가 더 나은지 모릅니다. 사실 신제품은 높은 비용으로 인해 대량 구매자를 즉시 ​​찾지 못할 것입니다. 따라서 지나치게 서두르면 창고에 안착한 완제품에 회사의 운전자본이 장기간 고정되어 손실을 입을 위험이 있습니다. 그러나 주저할 수 없습니다. 경쟁업체가 주도권을 잡고 예상 이익의 상당 부분을 잃게 됩니다. 회사는 대량 수요 출현의 서로 다른 타이밍에 대한 확률을 대략적으로 추정조차 할 수 없었습니다. 따라서 불확실한 상황이 있습니다.

신제품에 대한 다양한 시장 반응의 맥락에서 내려진 결정의 가능한 결과는 아래 표 1에 나와 있습니다. 10.10.

표 10.10

표에서 알 수 있듯이 새로운 유형의 제품을 대량 생산으로 즉시 전환하는 것이 가장 큰 이익을 줄 수 있지만 실패할 경우 큰 손실을 위협합니다. 이 유형의 제품의 대량 생산으로의 전환 시기를 선택하는 다른 옵션은 손실 가능성을 배제하지만 상대적으로 적은 이익을 제공합니다.

여기서 최적의 솔루션을 선택하는 것은 특정 시장 반응의 가능성에 대한 정보가 부족하기 때문에 방해를 받습니다.

불확실한 상황에서 최적의 전략을 선택하기 위해 다음 기준이 사용됩니다.

기준 맥시맥스가능한 현실의 각 상태에 대해 최대 결과를 최대화하는 대안을 정의합니다. 이것이 극도의 낙관주의의 기준이다. 최고의 솔루션은 최대의 보상을 얻는 솔루션입니다.동일한

항목 보기 엠에프엑스는 열을 검색하여 최대값을 검색하는 것을 의미하고 m ^ x 형식의 레코드는 지불 행렬의 행을 검색하여 최대값을 검색하는 것을 의미합니다.

우리의 예에서 최상의 솔루션은 1,600만 USD, t.s의 지불 금액이라는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 신제품 출시로의 즉각적인 전환.

그러한 기준을 적용해야 하는 상황은 일반적으로 드문 일이 아니며 무모한 낙관론자뿐만 아니라 "적중 또는 미스" 원칙에 따라 강제로 인도되는 플레이어도 사용한다는 점에 유의해야 합니다.

Wald의 최대 기준이를 비관주의자의 기준이라고도 하는데, 이를 사용할 때 어떤 결정에서든 최악의 결과가 예상되어야 하고, 따라서 최악의 결과가 다른 최악의 것보다 상대적으로 더 나은 선택을 찾는 것이 필요하기 때문입니다. 결과. 이런 식으로, 최악의 결과 중 최선에 중점을 둡니다..

위 공식에 따른 최대값의 계산은 두 단계로 구성됩니다.

우리는 각 솔루션의 최악의 결과를 찾습니다. 최소 Hu 값(표 10.11).

최대 계산(첫 번째 단계)

최소값 열에 표시된 최악의 결과 중에서 가장 좋은 결과를 선택합니다. 그는 1년 안에 신제품의 대량 생산을 시작하도록 규정한 지불금 테이블의 두 번째 줄에 있습니다.

이것은 극단적인 비관론자의 재보험 입장이다. 그러한 전략은 투자자가 큰 행운에 그다지 관심이 없지만 예상치 못한 손실에 대비하고 싶을 때 허용됩니다. 그러한 전략의 선택은 위험에 대한 의사결정자의 태도에 의해 결정됩니다.

기준 미니맥스,또는 Savage 기준은 이전 기준과 달리 손실을 최소화하는 것이 아니라 손실된 이익에 대한 후회를 최소화하는 데 중점을 둡니다. 그는 추가 이익을 얻기 위해 합리적인 위험을 허용합니다. 우연한 손실로 인해 회사(프로젝트)가 완전히 붕괴되지 않을 것이라는 확신이 있는 경우에만 불확실한 상황에서 행동 전략을 선택하기 위해 이 기준을 사용할 수 있습니다.

이 기준의 계산에는 4단계가 포함됩니다.

• 1. 각 개별 열에 대한 최상의 결과를 찾습니다. 확인하다 후.우리 예의 값은 첫 번째 열의 경우 16, 두 번째 열의 경우 12, 세 번째 열의 경우 5입니다.이들은 가능한 시장 반응을 정확하게 추측할 수 있는 경우 얻을 수 있는 최대값입니다.
• 2. 각 개별 열 내에서 최상의 결과와의 편차를 결정합니다. 확인하다 후- 후.가능한 시장 반응에 대한 잘못된 평가로 인해 실패한 결정으로 인해 손실된 이익이 그 요소이기 때문에 후회의 매트릭스라고 부를 수 있는 편차 매트릭스를 얻습니다. 후회의 행렬은 테이블 형태로 배열될 수 있습니다. 10.12.

후회 매트릭스

위의 매트릭스로 판단하면 회사가 즉시 신제품의 양산으로 이동하고 시장이 이에 대한 엄청난 수요로 즉시 대응한다면 후회할 일은 없을 것입니다. 하지만 2년 만에 대량 수요가 생긴다면 그 성급함으로 1200만 달러를 잃은 것을 후회해야 한다.

3. 각 솔루션에 대해 t.s. 후회 행렬의 각 행에 대해 가장 큰 값을 찾습니다. 우리는 테이블 형태로 최대 후회 열을 얻습니다. 10.13.

표 10.13

최대 후회

4. 우리는 최대 후회가 다른 솔루션보다 적은 솔루션을 선택합니다. 위의 최대 후회란에서 2번째 줄에 1년 안에 대량 출시로 이동하라는 지시가 있습니다.

Hurwitz 비관주의-낙관주의 기준그는 해결책을 선택할 때 극단적인 비관주의와 고삐 풀린 낙관주의 사이의 상태를 특징짓는 평균적인 결과에 따라 인도할 것을 권장합니다. 즉, 기준은 최대 평균 결과를 가진 대안을 선택합니다(이 경우 환경의 각 가능한 상태가 동일한 확률로 발생할 수 있다는 암묵적 가정이 있습니다). 공식적으로 이 기준은 다음과 같습니다.

어디 에게- 의사 결정자가 상황을 평가하는 방법에 따라 0에서 1 사이의 간격에 속하는 비관주의 계수. 그가 낙관적으로 접근한다면 이 값은 0.5보다 커야 합니다. 비관적 평가로 그는 언급된 값을 0.5 미만으로 취해야 합니다.

~에 에게= 0, Hurwitz 기준은 최대-최대 기준과 일치하고, 에게= 1 - Wald 기준 사용.

언급한 매개변수에 0.6 수준의 값을 지정하여 예제의 조건에 대한 Hurwitz 기준을 계산해 보겠습니다.

나, \u003d 16 x 0.6 + (-6) x 0.4 - 7.2;

나는 2 - 12 x 0.6 + 2 x 0.4 \u003d 8;

나:, \u003d 6 x 0.6 + 0 x 0.4 \u003d 3.6.

이 기준의 최대값에 따라 1년 안에 신제품 양산으로의 전환을 결정해야 한다.

이 예에서는 전략 L 2가 최적의 것으로 나타나지만 테스트한 4개 중 3개의 선택 기준에 따르면 이 전략을 실제 사용에 권장할 만큼 신뢰도가 높다고 볼 수 있습니다. 실제로, 우리의 예에서는 그러한 결정을 통해 손실된 이익을 특별히 후회할 필요가 없으며 큰 손실을 예상할 필요도 없습니다. 이익 손실에 대한 후회와 손실 가능성이 즉시 최소화됩니다.

몬테카를로 시뮬레이션매개변수의 값이 불확실한 프로젝트에 대한 수학적 모델을 구축할 수 있으며 프로젝트 매개변수의 확률 분포와 매개변수 변경 간의 관계(상관관계)를 알고 프로젝트 수익성 분포를 얻을 수 있습니다.

Monte Carlo 시뮬레이션 절차는 다음 단계의 순서를 기반으로 합니다(그림 10.6).

몬테카를로 방법은 실제 투자 프로젝트가 직면할 수 있는 불확실성의 전체 영역을 가장 완벽하게 특성화하며 초기에 설정된 제한을 통해 프로젝트 분석가가 사용할 수 있는 모든 정보를 고려할 수 있습니다. 이 방법의 실제 구현은 예측 모델을 설명하고 많은 수의 무작위 시나리오를 계산할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 사용해야만 가능합니다.

Monte Carlo 방법을 구현하는 소프트웨어 제품 중 하나는 하버드 대학에서 학생들에게 투자 프로젝트의 시험을 가르칠 목적으로 개발한 RM(Risk Master) 패키지입니다.

쌀. 10.6.

구조적으로 RM 프로그램에는 두 개의 블록이 포함됩니다. 모방그리고 분석적.첫 번째 작업 중에 스프레드시트에 구축된 투자 프로젝트 모델의 Monte Carlo 시뮬레이션이 수행됩니다. 프로그램의 두 번째 블록의 임무는 첫 번째 단계에서 얻은 결과를 분석하고 프로젝트의 전반적인 위험 지표를 계산하는 것입니다.

RM 프로그램이 운영되는 동안 프로젝트의 수학적 모델은 반복적인 시뮬레이션을 거치며 각 시뮬레이션에서 미리 결정된 확률 분포 및 상관 조건에 따라 주요 위험 변수가 무작위로 선택됩니다. 그런 다음 모든 시뮬레이션 결과에 대한 통계 분석을 수행하여 결과 프로젝트 지표의 확률 분포를 얻습니다.

이러한 단계를 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 투자 프로젝트의 수학적 모델 구축 RM 프로그램에 따른 위험 분석의 첫 번째 단계입니다. 모델에는 해당 요인(변수) 간의 대수적 및(또는) 논리적 관계가 포함됩니다. 프로젝트에 중요한 모든 변수를 포함해야 하며(불필요한 변수는 포함하지 않음) 변수 간의 상관 관계를 올바르게 반영해야 합니다. 또한 모델 개발에 있어 중요한 요구 사항 중 하나는 모델 내부의 입력 정보 처리를 기반으로 얻은 설계 결과를 정확하게 예측할 수 있어야 한다는 것입니다.

첫 번째 단계를 성공적으로 완료하면 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 프로젝트에 대해 알려지고 중요한 요소 중에서 주요 위험 설계 변수가 식별됩니다. 프로젝트 전체의 위험은 평가 모델의 개별 변수 위험의 함수이므로 먼저 프로젝트 결과가 매우 민감한 변수와 두 번째로 구별해야 하는 변수를 구별해야 합니다. 가지다 높은 불확실성(값의 강한 분산). 즉, 프로젝트의 수익에 큰 영향을 미치지 않고 값이 광범위하게 변하는 변수가 있고, 상당히 안정적인 변수가 있지만 값의 작은 편차라도 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 프로젝트의 반환에 퍼집니다. 따라서 두 가지 이유로 모든 프로젝트 요소를 적절한 그룹으로 나누는 것이 필요합니다.

• ? 첫째, 수학적 모델에 포함된 위험 변수가 많을수록 이들 간의 모든 상관 관계를 반영하기가 더 어렵습니다.
• ? 둘째, 많은 변수의 확률 분포와 상관 관계를 찾는 데 필요한 비용이 모델에 이러한 변수를 포함하는 이점을 초과할 수 있습니다.

이와 관련하여 가장 민감한( 민감도 분석)및 정의되지 않은( 불확실성 분석)모델 요인.

그런 다음 두 단계로 선택된 주요 위험 변수에 대한 확률 분포가 결정됩니다.

첫 번째 단계 - 가치의 확산 가능성 결정변수의 최대값과 최소값을 설정하는 것으로 구성된 각 변수에 대해, 즉 값이 변동할 것으로 예상되는 한계.

두 번째 단계 - 확률 분포의 결정. 변수의 과거 관찰을 기반으로 해당 값을 취하는 빈도를 결정할 수 있습니다. 이 경우 확률 분포는 상대적 척도(0에서 1까지)이기는 하지만 값의 발생 빈도를 나타내는 동일한 빈도 분포입니다. 확률 분포는 특정 간격에서 값을 선택할 확률을 조절합니다. 주어진 분포에 따라 위험 평가 모델은 변수의 임의 값을 선택합니다. 위험을 고려하기 전에 우리는 변수가 확률 1로 우리가 결정한 하나의 값을 취한다고 가정했습니다. 그리고 한 번의 계산 반복을 통해 고유하게 정의된 결과를 얻었습니다. 확률론적 위험 분석 모델의 프레임워크 내에서 변수의 다양한 값이 주어진 분포에 따른 모델.

위험 분석가의 임무는 연구 중인 변수에 대해 최소한 대략적으로 결정하는 것입니다. 확률 분포의 유형.동시에 위험 분석에 사용되는 주요 확률 분포는 다음과 같습니다(그림 10.7). 대칭(예: 일반, 균일, 삼각형) 및 비대칭(예: 단계별).

쌀. 10.7.

단계 상관 관계 설정기존의 상관 모델 변수를 식별하는 오류는 모델 결과의 심각한 왜곡으로 이어지기 때문에 전체 위험 분석 프로세스의 효율성에 매우 중요합니다. 가격과 판매 수량은 음의 상관 관계가 있는 두 변수라고 가정합니다. 그들 사이의 관계(상관 계수)를 고려하지 않으면 컴퓨터에 의해 무작위로 생성되는 시나리오가 가능합니다. 여기서 판매되는 제품의 가격과 수량은 높거나 낮아 결과에 자연스럽게 부정적인 영향을 미칩니다. 따라서 시뮬레이션 계산을 수행하기 전에 모든 상관 종속성을 식별하고 상관 계수 값을 설정해야 합니다. RM 소프트웨어 패키지의 장점은 다중 상관 관계를 반영하는 기능을 포함합니다.

• 2. 위험 분석 단계 - 계산 반복거의 완전히 컴퓨터로 수행되는 프로젝트 위험 분석가는 수행할 반복 횟수(8에서 10,000)만 지정하면 됩니다. 일반적으로 200-500회 반복하면 좋은 대표 샘플을 얻을 수 있습니다. 각 반복 동안 지정된 간격의 주요 변수 값은 확률 분포 및 상관 조건에 따라 무작위로 선택됩니다. 그런 다음 성능 지표(예: NPV)가 계산되고 저장됩니다. 등등. 반복에서 반복까지.
• 3. 프로젝트 리스크 분석의 마지막 단계는 결과 분석, 반복 계산 과정에서 얻은 결과의 해석.

위험 분석 결과는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. 위험 프로필(그림 10.8). 각 가능한 경우의 확률을 그래픽으로 보여줍니다(유효 지표의 가능한 값의 확률을 의미함). 종종 투자 옵션을 비교할 때 확률의 합(누적 위험 프로필)을 기반으로 만들어진 곡선을 사용하는 것이 더 편리합니다. 이러한 곡선은 프로젝트의 성과 지표가 특정 값보다 크거나 작을 확률을 보여줍니다. 프로젝트 위험, 이와 같이, 누적 위험 프로파일의 위치와 기울기로 설명됩니다.

쌀. 10.8.

5가지 예시적인 의사결정 사례를 고려하십시오(연구소의 학습 자료 경제 발전 세계 은행). 사례 1-3은 단일 프로젝트에 대한 투자 결정을 다루고 마지막 두 가지 경우(4, 5)는 대안 프로젝트에서 선택하는 결정을 다룹니다. 각각의 경우에 누적 및 비누적 위험 프로필이 비교 목적으로 고려됩니다. 누적 위험 프로필은 제시된 대안에서 최상의 프로젝트를 선택할 때 더 유용합니다., 비누적 위험 프로파일은 분포의 종류를 유도하는 데 더 좋으며 예상 값을 결정하는 데 관련된 개념을 이해하고 있음을 나타냅니다. 분석은 NPV를 기반으로 합니다.

사례 1 NPV의 가능한 최소 값은 0보다 높습니다(그림 10.9, 곡선 1). 누적 위험 프로필의 하단이 0 NPV 값의 오른쪽에 있기 때문에 음수 NPV의 확률은 0입니다. 하는 한 이 프로젝트모든 경우에 NPV가 양수이면 프로젝트가 수락된 것이 분명합니다.

쌀. 10.9.

사례 2 NPV의 가능한 최대 값은 0 미만입니다(그림 10.9, 곡선 2). 누적 위험 프로필의 상단이 0 NPV 값의 왼쪽에 있기 때문에 양수 NPV의 확률은 0입니다. 이 프로젝트는 모든 경우에 음의 NPV를 가지므로 프로젝트가 수락되지 않는 것이 분명합니다.

사례 3 NPV의 최대값은 더 크고 최소값은 0보다 작습니다(그림 10.9, 곡선 3). NPV가 0일 확률은 NPV가 0인 수직이 누적 위험 프로필과 교차하므로 0보다 크지만 1보다 작습니다. NPV는 음수 또는 양수일 수 있으므로 결정은 투자자의 위험 선호도에 따라 달라집니다. 분명히 수학적 기대 NPV가 0보다 작거나 같으면(위험 프로파일의 피크가 수직의 왼쪽에 있거나 수직이 피크를 정확히 통과하는 경우) 프로젝트는 추가 고려 대상에서 거부되어야 합니다.

사례 4대안(상호 배타적) 프로젝트의 겹치지 않는 누적 위험 프로필(그림 10.10). 고정 확률에서 프로젝트 B의 수익은 항상 프로젝트 A의 수익보다 높습니다. 위험 프로필은 또한 고정 NPV를 사용하면 특정 수준에서 시작하여 달성될 확률이 더 높을 것이라고 말합니다. 프로젝트 A보다 프로젝트 B. 따라서 우리는 규칙 1에 도달합니다.

쌀. 10.10.

규칙 1두 대안 프로젝트의 누적 위험 프로필이 어떤 지점에서도 교차하지 않는 경우 위험 프로필이 오른쪽에 있는 프로젝트를 선택해야 합니다.

사고 5. 대체 프로젝트의 교차 누적 위험 프로파일(그림 10.11). 위험 회피 투자자는 고수익 기회를 선호하므로 프로젝트 A를 선택합니다. 위험 회피 투자자는 손실이 적은 기회를 선호하고 프로젝트 B를 선택할 가능성이 높습니다.

쌀. 10.11.

규칙 2대체 프로젝트의 누적 위험 프로파일이 어떤 지점에서 교차한다면 투자 결정은 투자자의 위험 선호도에 달려 있습니다.

프로젝트의 총 위험에 대한 가장 일반적인 지표를 고려하십시오.

예상 비용확률 분포에 포함된 정보를 집계합니다. 유효 지표의 각 값에 해당 확률을 곱한 다음 결과를 합산하여 얻습니다. 지표의 모든 음수 값의 합계에 해당 확률을 곱한 값이 예상 손실입니다. 예상 결과는 지표의 모든 양수 값의 합계에 해당 확률을 곱한 것입니다. 물론 예상 값은 그 합입니다.

15 위험 지표로서 기대 가치는 주어진 위험과 관련된 거래가 여러 번 반복될 수 있는 상황에서만 신뢰할 수 있는 추정치가 될 수 있습니다. 그러한 위험의 좋은 예는 보험 회사가 일반적으로 많은 고객에게 동일한 계약을 제공할 때 보험 회사가 보장하는 위험입니다. 투자 설계에서 기대 가치 측정은 항상 표준 편차와 같은 변동 측정과 함께 사용되어야 합니다.

개인은 기대 가치를 구성하는 수익률과 해당 확률의 다양한 조합에 무관심할 수 없기 때문에 투자 결정은 기대 가치의 하나의 가치만을 기반으로 해서는 안 됩니다.

불확실성의 비용, 또는 정보의 가치라고도 하는 정보의 가치는 프로젝트의 불확실성을 줄이는 정보를 얻기 위해 가능한 최대 가격을 결정하는 데 도움이 되는 개념입니다. 이러한 비용은 프로젝트를 거부하기로 한 결정에서 얻을 수 있는 가능한 이익의 예상 비용 또는 프로젝트를 수락하기로 결정한 경우 발생할 수 있는 손실의 예상 비용으로 정의할 수 있습니다.

프로젝트를 거부하기로 한 결정에서 얻을 수 있는 가능한 이득의 예상 가치는 그림 1에 나와 있습니다. 10.12이며 가능한 양수 NPV 값의 합계에 해당 확률을 곱한 것과 같습니다.

프로젝트를 수락하기로 결정할 때 발생할 수 있는 손실의 예상 비용은 그림 1에서 음영 처리된 영역으로 표시됩니다. 10.13은 가능한 음수 NPV 값에 해당 확률을 곱한 값과 같습니다.

추가 정보를 얻을 때 불확실성 비용의 감소 가능성을 평가한 후 투자자는 프로젝트 수락 또는 거부 결정을 연기할지 여부를 결정하고 추가 정보를 찾습니다.

쌀. 10.13.

쌀. 10.12. 설계 정보를 연기하거나 즉시 결정을 내릴 때 얻을 수 있는 이득의 기대값. 일반 규칙이것은: 투자자는 불확실성 비용의 감소 가능성이 추가 정보 획득 비용보다 클 경우 결정을 연기해야 ​​합니다.

정규화 예상 손실 -기대 가치에 대한 기대 손실의 비율. 이 표시기는 0(예상 손실 없음)에서 1(예상 이득 없음)까지의 값을 취할 수 있습니다. 그림 10.13에서는 위험 프로파일 아래의 전체 면적에 대한 NPV가 0인 왼쪽에 대한 위험 프로파일 아래 면적의 비율로 표시됩니다.

NPV 위험 프로필 도메인이 0보다 큰 NPV 확률 분포를 가진 프로젝트는 0의 정규화 예상 손실을 가지며 이는 프로젝트가 완전히 위험하지 않음을 의미합니다. NPV 위험 프로필 범위가 0 미만인 프로젝트는 완전히 위험합니다.

이 지표는 위험을 두 가지의 결과로 정의합니다. 즉, NPV가 0인 분리 수직선과 관련된 NPV 위험 프로필의 기울기와 위치입니다.

그 장점에도 불구하고 몬테카를로 방법은 일반적이지 않고 비즈니스에서 널리 사용되지 않습니다. 이에 대한 주요 이유 중 하나는 현금 흐름 계산에 사용되는 변수의 밀도 함수의 불확실성입니다.

시나리오 방법을 사용할 때와 몬테카를로 방법을 사용할 때 모두 발생하는 또 다른 문제는 두 가지 방법을 모두 사용하더라도 주어진 프로젝트를 구현해야 하는지 아니면 거부해야 하는지에 대한 질문에 명확한 답을 주지 못한다는 것입니다.

Monte Carlo 분석이 끝나면 전문가는 프로젝트의 예상 순 현재 가치와 이 확률 변수의 분포 밀도를 알 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터의 가용성은 표준 편차와 변동 계수로 추정되는 프로젝트의 수익성이 프로젝트의 위험을 보상할 만큼 충분히 큰지 여부에 대한 정보를 분석가에게 제공하지 않습니다.

많은 연구자들이 확률적 모델을 구성하는 복잡성과 많은 계산 때문에 이 방법을 사용하지 않습니다. 안정성(감도).

완료된 위험 분석의 결과와 투자자가 얼마나 위험한지에 따라 후자는 프로젝트를 수락, 변경 또는 거부하기로 결정합니다.

예를 들어, 투자자는 위험 선호도에 따라 다음과 같이 행동합니다.

? 위험 > 30%.

위험 지표인 경우 이는 주로 정규화 예상 손실(LEA)가 30% 이상인 경우 프로젝트를 수락하려면 먼저 위험을 줄이기 위한 제안을 만들고 구현해야 합니다. 제안은 프로젝트의 수익성을 저해하지 않으면서 위험을 줄일 수 있는 입력 데이터를 변경하기 위한 모든 조치입니다.

이를 위해 특정 "비정상적" 상황에서 참가자의 행동에 대해 사전에 개발된 규칙이 사용됩니다(예: 프로젝트 구현 조건의 특정 변경 시 참가자의 적절한 조치를 제공하는 시나리오).

프로젝트는 또한 참가자의 이익을 보호하는 특정 안정화 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 불리한 변화프로젝트 실행을 위한 조건(프로젝트의 목표가 완전히 달성되지 않거나 전혀 달성되지 않는 경우 포함) 및 성공적인 구현을 위태롭게 하는 참가자의 가능한 행동 방지. 한 경우일 수 있습니다. 감소된 위험 수준(비축 및 재고 생성, 기술 개선, 생산 사고율 감소, 제품 품질 개선을 위한 물질적 인센티브를 위한 추가 비용으로 인해), 다른 - 위험은 참가자들에게 재분배됩니다.(물가연동, 보증제공, 각종 보험, 재산담보, 상호제재제도).

일반적으로 프로젝트에서 안정화 메커니즘을 사용하려면 참가자의 추가 비용이 필요하며 그 금액은 이벤트 구현 조건, 참가자의 기대와 관심, 가능한 위험 정도에 대한 평가에 따라 다릅니다. . 이러한 비용은 프로젝트의 효율성을 결정할 때 필수 회계의 대상입니다.

여기에서 위험과 보상 사이의 균형이 작동합니다. 이 단계에서 LEU가 30% 미만이 되도록 위험을 줄이는 것이 가능하고 이러한 프로젝트 옵션 중에서 선택할 수 있는 경우 변동 계수가 낮은 것을 선택하는 것이 좋습니다. 지정된 표시까지 위험을 줄일 수 없으면 프로젝트가 거부됩니다.

? 위험

위험도가 30% 미만인 프로젝트(NOI 투자 원금 중 일정 비율로 보험 기금을 조성하는 것을 제안합니다. 이 비율을 결정하는 방법은 방법론의 문제입니다. 위험 지표의 가치(정규화된 예상 손실) 즉, 예를 들어 위험이 25%인 경우 프로젝트를 수행하는 동안 이익 잉여금에서 공제를 제공하거나 결론을 내리는 것이 필요합니다. 투자 원금의 25%에 해당하는 금액으로 보험 회사와 계약하고 이 돈을 적립금으로 보내어 예를 들어 계획에 없는 무료 현금 부족과 관련된 극단적인 상황의 경우에만 사용할 수 있습니다. 다른 문제로 재정 및 경제 상황을 정상화하기 위해.실제로 보험 기금의 지불 출처는 프로젝트 기간에 따라 달라질 가능성이 가장 큽니다. 예를 들어 보험 회사를 기반으로 보험 기금을 만들 때 외부 환경 없이 할 수 있는 능력. 그러나 프로젝트가 실행됨에 따라 기업은 이익을 축적하고 연간 공제액에서 보험 기금을 형성할 수 있습니다.