Ing. Petr Dostál, CSc. prof. Ing. Karel Rais, CSc., MBA doc. Ing. Zdenìk Sojka, CSc. Pokroèilé metody mana erského rozhodování

Nakladatelství dìkuje všem, kteøí pøispìli odbornou spoluprací i finanènì k vydání knihy, zvláštì pak autorùm a spoleènosti UNIS.

Ing. Petr Dostál, CSc. prof. Ing. Karel Rais, CSc., MBA doc. Ing. Zdenìk Sojka, CSc.

Pokroèilé metody manažerského rozhodování Vydala Grada Publishing, a.s. U Prùhonu 22, 170 00 Praha 7 tel.: +420 220 386 401, fax: +420 220 386 400 www.grada.cz jako svou 2342. publikaci Odborní recenzenti: prof. Ing. Jaroslav Balátì, DrSc. prof. Ing. Jiøí Polách, CSc. Odpovìdný redaktor Mgr. Petr Mušálek Sazba Milan Vokál Poèet stran 168 První vydání, Praha 2005 Vytiskly Tiskárny Havlíèkùv Brod, a. s. Husova ulice 1881, Havlíèkùv Brod © Grada Publishing, a.s., 2005 Cover Photo © profimedia.cz/CORBIS ISBN 80-247-1338-1 (tištěná verze) ISBN 978-80-247-6320-0 (elektronická verze ve formátu PDF) © Grada Publishing, a.s. 2011

Obsah Pøedstavení kapitol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 O autorech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 Pøedmluva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Úvod do pokroèilých metod manažerského rozhodování . . . . . . . . . . . . . 13

Èást I. Metody a objasnìní jejich použití na pøíkladech 1 Fuzzy logika . . . . . . . . Proces fuzzy zpracování Aplikace fuzzy logiky . . . Závìr . . . . . . . . . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

23 23 31 49

2 Umìlé neuronové sítì . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 Aplikace umìlých neuronových sítí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 Závìr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3 Genetické algoritmy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 Aplikace genetických algoritmù . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Závìr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4 Teorie chaosu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 Fraktály . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 Hurstùv exponent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 Lyapunùv exponent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Aplikace teorie chaosu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Elliottovy vlny . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Závìr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

Èást II. Aplikace pokroèilých metod v dùležitých oblastech ekonomie 5 Predikce èasových øad . . Aplikace predikce . . . . Fuzzy logika . . . . . Umìlé neuronové sítì Genetické algoritmy . Závìr . . . . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

113 114 115 117 121 124

6 Kapitálový trh . . . . . . . Aplikace kapitálového trhu Fuzzy logika . . . . . . Umìlé neuronové sítì . Genetické algoritmy . . Závìr . . . . . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

125 131 131 132 134 137

7 Data mining . . . . . . . . Aplikace data miningu . . Fuzzy logika . . . . . Umìlé neuronové sítì Genetické algoritmy . Závìr . . . . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

. . . . . .

139 142 142 143 146 148

8 Rozhodování . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 Aplikace rozhodování . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 Závìr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 Závìr – shrnutí poznatkù a budoucnost použití uvedených metod . . . . . . . 157 Dodatek – softwarové programy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 Literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 Rejstøík pøíkladù . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

Pøedstavení kapitol n 7

Pøedstavení kapitol Úvod do pokroèilých metod manažerského rozhodování. Èást I – Metody a objasnìní jejich použití na pøíkladech 1. Fuzzy logika: Seznámení se základními pojmy a pravidly fuzzy logiky, tvorbou modelù. Uvedení pøíkladù aplikací fuzzy logiky v ekonomice, jako je napø. manažerské a investièní rozhodování atd. 2. Umìlé neuronové sítì: Seznámení se základními pojmy v oblasti umìlých neuronových sítí. Aplikace zahrnuje investièní rozhodování, kontrolu finanèních výkazù, odhady cen výrobkù a množstevní odhady, odhad cen nemovitostí, oceòování bonity klienta za úèelem poskytnutí úvìru, hypotéky, pùjèky atd. 3. Genetické algoritmy: Seznámení se základy genetických algoritmù. Použití v oblasti optimalizace široké palety problémù – optimalizace investièní strategie, øízení výroby, øezné plány, aproximace bodù funkcemi, øešení problému obchodního cestujícího, využití shlukové analýzy apod. 4. Teorie chaosu: Seznámení se základy teorie chaosu. Teorie chaosu pojednává o možnosti lepšího popisu ekonomických jevù než je tomu u klasických metod. Je objasnìn pojem chaos a øád, fraktál a je pøedstaveno využití této teorie k výpoètu Hurstova a Lyapunova exponentu, které urèují míru chaosu u mìøeného sledovaného ekonomického systému. Èást II – Aplikace pokroèilých metod v dùležitých oblastech ekonomie 5. Predikce èasových øad: Metody predikce èasových øad s použitím výše zmínìných teorií. Je uveden zpùsob výpoètu a jsou prezentovány pøíklady predikce budoucího vývoje nejrùznìjších ekonomických velièin z praxe. 6. Kapitálový trh: Využití výše zmínìných teorií pøi èinnosti na kapitálových trzích. Je naznaèen možný proces rozhodování v oblasti obchodování s akciemi, indexy, komoditami, kurzy mìn s cílem dosažení optima. Jsou rozvedeny pøíklady optimalizace portfolia a výpoèet predikce ve výše uvedených oblastech obchodování. 7. Data mining: Využití výše uvedené teorie pøi èinnosti nazývané data mining. Jsou pøedstaveny pøíklady použití data miningu pro volbu strategie udržení a získávání ziskových zákazníkù, vyhýbání se rizikovým zákazníkùm, pøímé zasilatelství (direkt mailing) atd. 8. Rozhodování: Aplikování fuzzy logiky, umìlých neuronových sítí a genetických algoritmù pøi procesech rozhodování, kdy cílem je dosažení optima v procesech manažerského a investièního rozhodování atd. Závìr: Shrnutí poznatkù a budoucnost použití pøedstavených metod.

O autorech n 9

O autorech Ing. Petr DOSTÁL, CSc. Vystudoval Vysoké uèení technické v Brnì. V souèasné dobì pracuje v Ústavu informatiky Fakulty podnikatelské Vysokého uèení technického v Brnì. Zamìøuje se na praktické využití fuzzy logiky, umìlých neuronových sítí a genetických algoritmù v oblasti manažerského øízení, ekonomie a finanènictví. Pùsobil v nìkolika soukromých firmách i státní sféøe. Je èlenem mezinárodních spoleèností, ekonomickým a organizaèním poradcem, pøednáší na Vysokém uèení technickém v Brnì a na Univerzitì Tomáše Bati ve Zlínì. Prof. Ing. Karel RAIS, CSc., MBA Vystudoval Vysoké uèení technické v Brnì a titul MBA získal na Nottingham Trent University. V souèasné dobì pùsobí jako profesor na Vysokém uèení technickém v Brnì, kde je zároveò prorektorem. Zajímá se o operaèní analýzu a øízení rizik.

Doc. Ing. Zdenìk SOJKA, CSc. Vystudoval Vysokou školu ekonomickou v Praze. V souèasné dobì pùsobí jako docent v Ústavu ekonomiky na Vysokém uèení technickém v Brnì. Jeho oblast zájmu jsou kapitálové trhy, cenné papíry a finanèní deriváty. Je èlenem pøedstavenstva nìkolika významných akciových spoleèností.

10 n Pokroèilé metody manažerského rozhodování

Na snímku je Petr Dostál, jeden z autorù knihy, s profesorem Lotfi Zadehem (tøetí zprava), zakladatelem fuzzy logiky, na konferenci v Zittau v roce 2002. Prof. Lotfi Zadeh se o pracích Petra Dostála vyjadøuje pochvalnì a vyzdvihuje jejich vysokou úroveò.

Pøedmluva n 11

Pøedmluva Publikace je urèena pro manažery, podnikatele, úøedníky a specialisty, kteøí jsou zodpovìdni za rozhodovací procesy v hospodáøské politice a správì na všech úrovních, jako jsou ministerstva, orgány veøejné a státní správy, v národním hospodáøství a soukromém sektoru, organizacích, podnicích, firmách, spoleènostech, bankách, nemocnicích atd., zejména v øídicí, ekonomické a finanèní oblasti. Dále studentùm vysokých škol ekonomického, finanèního, podnikatelského a manažerského smìru. Publikace se zabývá multikriteriálními a obtížnì algoritmizovatelnými rozhodovacími procesy. Proto jsou v knize uvedeny pokroèilé metody manažerského øízení využívající teorie fuzzy logiky, umìlých neuronových sítí a genetických algoritmù. Kniha je rozdìlena na dvì èásti. V první èásti knihy jsou uvedeny principy metod. Dùraz je kladen na ukázku jednoduchých pøíkladù použitelných v nejširším mìøítku – od nadnárodních spoleèností po jednotlivce. Druhá èást problematiku prohlubuje aplikacemi do nìkterých oblastí manažerského života firmy, jako jsou predikce èasových øad, kapitálového trhu, data miningu a rozhodování. Autoøi chtìjí podìkovat všem, kteøí byli nápomocni konzultacemi, výmìnou názorù pøi objasòování skuteèností i souvislostí pøedmìtného tématu, jakož i pomocí pøi pøípravì knihy. Dìkujeme za cenné rady doc. RNDr. Jiøímu Kropáèovi, CSc., z Vysokého uèení technického v Brnì, za peèlivé pøeètení rukopisu a upøesnìní nìkterých skuteèností. Podìkování patøí za cenné pøipomínky, které vyplynuly z recenzní èinnosti prof. Ing. Jaroslava Balátìho, DrSc., z Univerzity Tomáše Bati ve Zlínì, a prof. Ing. Jiøího Polácha, CSc., z Vysoké školy báòské v Ostravì.

Úvod do pokroèilých metod manažerského rozhodování n 13

Úvod do pokroèilých metod manažerského rozhodování Cílem knihy „Pokroèilé metody manažerského rozhodování“ je vysvìtlení nových pokroèilých matematických teorií pro podporu rozhodování. Publikace je zamìøena hlavnì na oblast aplikaèní, nikoli teoretickou, která by požadovala hluboké teoretické znalosti z oboru matematiky. Rovnìž je tøeba øíci, že jde o oblast, jež se rychle a dynamicky neustále vyvíjí. V této knize jsou uvedeny principy rozhodování spoleènì s aplikacemi využitelnými v praxi, které mohou zájemcùm posloužit k dalšímu hlubšímu studiu v odborné literatuøe. Existují úlohy, které pøíroda zvládá velmi snadno, zatímco èlovìkem navržené algoritmy nefungují. Matematici se nechali inspirovat pøírodou a vytvoøili nové teorie, jako fuzzy logiku, umìlé neuronové sítì, genetické algoritmy èi chaos. Ve svìtì dochází k rozvoji tìchto teorií nebývalým tempem. Dopad uvedených moderních teorií je patrný ve všech oblastech lidské èinnosti, napø. v øízení technologických procesù, ekologii, lékaøství, chemii, biologii, ale také v ekonomice, finanènictví, a to v nejrùznìjších aplikacích od tìch nejjednodušších až po ty nejsložitìjší. Významnou úlohu hrají pøi zpracování dat a informací poèítaèe, které zvládnou úlohy, jež by jinak nebylo možné øešit. Tak vznikají nejen nové metody, ale u nìkterých starších metod došlo k jejich znovuobjevení a pøevedení z akademického prostøedí do praxe. Úlohy tohoto typu se vyskytují ve složitém a mìnícím se prostøedí, proto nasazení nových metod v praxi vede k jejich èím dál vìtšímu používání právì v ekonomice a finanènictví. Použití nových metod je rùznorodé, jako napøíklad rozhodovací procesy s cílem dosažení optima, odhady cen výrobkù a objemu výroby, odhad cen nemovitostí, oceòování kvality klienta za úèelem poskytnutí úvìru, hodnocení rizika hypoték, predikce budoucího vývoje finanèních a ekonomických ukazatelù, optimalizace investièního rozhodování, optimalizace technologického procesu, problém obchodního cestujícího, tvorba a optimalizace portfolia, predikce cen akcií, hodnot indexù, kurzù mìn atd. Napøíklad vyhodnocením prùbìhu èasové øady za pomoci fuzzy logiky, umìlých neuronových sítí, genetických algoritmù a teorií chaosu si lze vytvoøit pøedstavu o budoucím vývoji èasové øady a za pomocí pravidel fuzzy logiky na základì tìchto poznatkù provést kvalifikovaný rozhodovací proces, a tak provádìt správná rozhodnutí. V první èásti knihy jsou uvedeny principy teorie fuzzy logiky, umìlých neuronových sítí, genetických algoritmù a teorie chaosu vzhledem k použití v ekonomii. Jsou uvedeny nejrùznìjší oblasti jejich aplikace v ekonomii, jako je napø. investièní a manažerské rozhodování, øízení rizika firem, hodnocení bonity klienta bank, optimalizace rozhodování z hlediska ekonomie ke snižování rizik a nákladù, zvyšování zisku a tržeb, predikce v oblasti ekonomie, data mining, makléøská èinnost na svìtových burzách apod. Druhá èást knihy se specializuje na využití fuzzy logiky, umìlých neuronových sítí a genetických algoritmù v oblasti kapitálových trhù, data miningu a procesu rozhodování. Na úvod je tøeba ujasnit pojem manažerské èinnosti a zejména proces rozhodování. Manažerské funkce jsou typické èinnosti, které vedoucí pracovník (manažer) vykonává ve své práci. V souèasné literatuøe existují rùzná pojetí obsahové náplnì manažerských funkcí a rùzná pojetí jejich klasifikace.

14 n Pokroèilé metody manažerského rozhodování

Za zakladatele koncepce manažerských funkcí je považován Francouz H. Fayol, jenž definoval pìt funkcí, které nazval funkcemi správy. Jsou to: n n n n n

plánování (planning) – stanovení budoucích cílù a metod, jak tìchto cílù dosáhnout; organizování (organizing) – zabezpeèení zdrojù (materiálních, finanèních, lidských); pøikazování (directing) – dávání úkolù a pøíkazù podøízeným pracovníkùm; koordinace (coordinating) – slaïování èinností pracovníkù; kontrola (controlling) – ovìøování souladu plánu a skuteènosti i pøijatých závìrù.

Z této klasifikace pak vyšla celá øada svìtových autorù, kteøí se vìnovali problematice managementu. Velmi èasto se setkáme s následující klasifikací, uvedenou v literatuøe [81]: n n n n n

plánování (plannning); organizování (organizing); výbìr a rozmístìní spolupracovníkù (staffing); vedení lidí (leading); kontrola (controlling).

Uvedené funkce jsou návazné a charakterizují se jako tzv. sekvenèní manažerské funkce (sequential functions). Je to proto, že se realizují postupnì, což samozøejmì neznamená, že se nemohou napø. èásteènì pøekrývat nebo postupnì zpøesòovat již døíve vykonané funkce atd. Tyto sekvenèní funkce mají spoleèné to, že jimi prostupují tzv. paralelní funkce (též nìkdy oznaèované jako prùbìžné manažerské funkce – continuous functions). Jedná se o tyto funkce: n analyzování øešených problémù (analysis); n rozhodování (decision making); n realizace, resp. implementace (implementation, coordination). V této knize budeme øešit základní problémy z oblasti tvorby, a zejména použití nových nástrojù pro podporu rozhodování, nebo: n roste složitost øešených manažerských úloh a dochází ke zkracování doby pro nalezení optimálního øešení – vzrùstá význam faktoru èasu; n spolu s rostoucími náklady na øešení manažerských úloh rostou rizika pøijatých rozhodnutí, vzrùstá ekonomická závažnost pøijatých rozhodnutí. Rozhodování je jednou z paralelních manažerských funkcí, které prostupuje sekvenèními manažerskými funkcemi. Viz tab. 1 v maticovém zobrazení. Tab. 1 Maticové zobrazení manažerských funkcí Manažerské funkce Plánování Organizování Výbìr a rozmístìní pracovníkù Vedení pracovníkù Kontrola

Analýza

Rozhodování

Implementace

+

Úvod do pokroèilých metod manažerského rozhodování n 15

Rozhodování tedy nelze ztotožòovat s pojmem øízení. Toto pojetí „manažerských funkcí“ bylo kritizováno (zejména z dùvodù jeho využitelnosti v denní práci manažerù); mezi nejznámìjší kritiky patøil Henri Mintzberg, jenž tvrdí, že èinnost bìžného manažera se dá shrnout do deseti „rolí“. Tyto role klasifikuje do tøí skupin, a to na: 1. skupinu interpersonálních rolí (vyplývajících pøímo z formální pravomoci a ze zodpovìdnosti manažera), 2. skupinu informaèních rolí (urèenou úlohou manažera v informaèních procesech firmy), 3. skupinu rozhodovacích rolí (které jsou hlavním projevem jeho cílevìdomé èinnosti, vedoucí k dosažení cílù organizace). Charakter interpersonálních rolí se mùže mìnit podle poslání, které pøi jejich vykonávání vedoucí pracovník plní. V podstatì manažer mùže zastávat následující tøi dílèí role: 1a) figurehead – pøedstavitel organizace, 1b) leader – vedoucí organizace, 1c) liason – spojovací èlánek. V oblasti informaèních rolí, vztahujících se k aktivní úèasti manažera v informaèních procesech organizace a zabírajících znaènou èást jeho pracovního èasu, mùže manažer zastávat následující role: 2a) monitor – monitorující pøíjemce informací, 2b) disseminator – šiøitel informací, 2c) spokeperson – mluvèí organizace. Rozhodovací role spoèívají v úèelovém výbìru jednoho nebo nìkolika pøípustných øešení vzniklých rozhodovací situací manažerského jednání, v následném sdìlování øešení a v prosazování a kontrole plnìní tohoto (resp. tìchto) øešení. Rozhodovací role mùžeme rozdìlit do následujících ètyø dílèích rolí: 3a) entrepreneurial – podnikatelská role, 3b) disturbance – handler – øešení problémù, 3c) resource allocator – alokace zdrojù, 3d) negotiator – vyjednávaè. Všech deset dílèích rolí (1a, 1b, 1c, 2a, 2b, 2c, 3a, 3b, 3c, 3d) se vzájemnì propojuje a navzájem se kvalitativnì podmiòuje. Øízení mùžeme považovat též za umìní sladit tyto role v jeden celek (integrated job). Souèasné pojetí obou koncepcí manažerských rolí a manažerských funkcí není antagonistické, obì koncepce existují vedle sebe. Tak napø. koncepce manažerských rolí se dá vyložit i tradièními manažerskými funkcemi (nìkteøí autoøi upozoròují napø. na opomíjení úkolù manažerù pøi stanovení podnikatelské strategie, strukturování organizace apod.). Vzhledem k zamìøení knihy se budeme zabývat manažerskými funkcemi se zøetelem zejména na analýzu a rozhodování. Rozhodování je nedílnou složkou sekvenèních manažerských funkcí. Význam rozhodování se projevuje zejména v tom, že kvalita a výsledky tìchto procesù (zejména strategických rozhodovacích procesù) ovlivòují zásadním zpùsobem efektivnost fungování a budoucí vývoj organizace. Nekvalitní rozhodování mùže být jednou z podstatných pøíèin neúspìchu firmy. Je nutné zdùraznit otázku zodpovìdnosti za rozhodování. Rozhodovatel mùže využívat pøi

16 n Pokroèilé metody manažerského rozhodování

svém rozhodování nejrùznìjší nástroje a pomùcky (programové prostøedky, konzultanty atp.), které mu mohou pomoci pøi vlastním rozhodování. Za rozhodnutí však vždy nese zodpovìdnost rozhodovatel (manažer) a nikoli napø. tvùrce programového nástroje na podporu rozhodování, konzultant apod. Existuje celá øada možných zpùsobù klasifikace rozhodovacích problémù (ovlivòujících mj. postup a nástroje øešení vlastní manažerské funkce rozhodování), napø.: n podle èasu dìlíme na procesy rozhodovací statické a dynamické; n podle poètu kriterií dìlíme rozhodování na jedno- a vícekriteriální rozhodování; n podle øídící úrovnì, na níž probíhají rozhodovací procesy, dìlíme rozhodování na strategické, taktické a operativní; n podle toho, zda dùsledky variant závisí nebo nezávisí na strategii, kterou vìdomì volí protivník, rozlišujeme rozhodovací procesy na konfliktní a nekonfliktní; n podle subjektu rozhodování dìlíme rozhodování na individuální a skupinové. Vzhledem k zamìøení této knihy probereme detailnìji klasifikaci rozhodovacích procesù podle dalších dvou kriterií, a to charakteru struktury rozhodovacího problému a postupu øešení na: n algoritmizovatelné a nealgoritmizovatelné problémy, n dobøe a špatnì strukturované problémy. Dobøe strukturované problémy jsou obvykle jednoduché, problémy se øeší opakovanì na operativní úrovni, rutinní postupy jsou známé a lze je algoritmizovat, zatímco špatnì strukturované problémy jsou obvykle složité, nové, neopakovatelné, problémy se øeší na vyšších úrovních øízení a jsou jedineèné. Pro špatnì strukturované problémy je charakteristické: n existence vìtšího poètu faktorù ovlivòujících øešení (které nelze vìtšinou èíselnì vyjádøit); nìkteré z faktorù nejsou vùbec známy, složité vazby mezi faktory; n náhodnost zmìn nìkterých prvkù okolí firmy, kde probíhá øešení problému (napø. zmìny v technologii, v sociálním okolí); n existence vìtšího poètu kriterií hodnocení variant øešení, z nichž nìkterá jsou kvalitativní povahy; n obtížná interpretace informací potøebných pro rozhodnutí a promìnných popisujících okolí; n èlovìk je obvykle aktivním prvkem systému (vytváøí a pøetváøí systém svou cílevìdomou èinností); n pro øešení problémù je nutno použít intuitivní, heuristické, expertní metody a postupy, zahrnující napø. fuzzy logiku, umìlé neuronové sítì a genetické algoritmy. Pøíklady špatnì strukturovaných rozhodovacích problémù jsou: rozhodování o spoleèném podniku, rozhodování o organizaèní struktuøe, rozhodování o rozvojové strategii firmy, ovìøení bonity klienta atd. Typy rozhodovacích problémù podle úrovnì øízení lze zobrazit na obr. 1.

Úvod do pokroèilých metod manažerského rozhodování n 17 Vrcholové øízení: (složité, nestrukturované, nealgoritmizované problémy) Støední úroveò: (strukturované i nestrukturované problémy) Operativní úroveò: (dobøe strukturované problémy) xxxxx – dobøe strukturované problémy

xx

XXXXXXXXXXXXXXXXXX

xxxxxxxxxxxxx XXXXXXXXXX

xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

XX

XXXX – špatnì strukturované problémy

Obr. 1 Typy rozhodovacích problémù podle úrovnì øízení

V praxi není dìlení tak jednoznaèné: n u špatnì strukturovaných problémù lze nalézt urèité opakované (spoleèné) rysy – napø. zakládání spoleèných podnikù a opaènì; n u rutinního operativního øízení se mohou vyskytnout nejasnosti a neurèitosti. V úvodu knihy je také vhodné se zmínit o systémovém pøístupu. Systémovým pøístupem oznaèujeme takový zpùsob myšlení, øešení úloh a jednání, pøi nìmž jsou jevy chápány v jejich vnitøních i vnìjších souvislostech, tj. komplexnì. Pøi systémovém pøístupu chápeme problém tak, že se dùslednì zamìøujeme na respektování vazeb mezi prvky, které vstupují do úlohy, a již jde o vazby uvnitø komplexu, jenž je bezprostøednì pøedmìtem našeho zájmu, nebo o vazby na jeho významné okolí. Vyjádøeno negativnì, systémovým pøístupem není takový postup, kdy se domníváme, že mùžeme pochopit nìjaký jev nebo øešit nìjaký problém prostì tak, že se zajímáme jen o jeho hlavní prvky (by by vypadaly sebeatraktivnìji). Takové omezení pøedstav nutnì vede k primitivnímu, mechanickému chápání jevù, s pøíslušným vlivem na kvalitu øešených úloh. Systémový pøístup znamená využívání nejrùznìjších pomùcek a technik, poskytovaných jinými vìdními obory, v nichž je systémový pøístup respektován. Systémový pøístup pracuje s pojmem systém, jenž lze na filozofických kategoriích „èást“ a „celek“ definovat jako souhrn prvkù natolik navzájem propojených, že (navenek) vystupují jako jeden celek. Pøes zásadní význam pojmu systém není jeho pojetí u rùzných autorù jednotné. V literatuøe je uvedena øada definic systému, vycházejících buï z kvantitativních charakteristik systému nebo z formálních výrazù, které jsou vybudovány zpravidla na základì teorie množin. Ve formálních definicích je systém zpravidla popsán pomocí množin. Pro naši potøebu vyhoví následující definice. Systém je (úèelovì definovaná) množina prvkù (objektù) a množina vazeb mezi nimi, jež jako celek vykazuje urèitou funkci (respektive chování). Systém S zapisujeme jako množinu S = {P, V, I, O}, kde P je neprázdná množina prvkù, V je neprázdná množina všech vazeb (závislostí) mezi prvky, I je neprázdná množina vstupù a O je neprázdná množina výstupù. Prvky tedy umožòují popsat chování systému. Schéma možného konkrétního systému S s dvìma vstupy I1, I2 výstupem O1, tøemi prvky P a možnými vazbami V je na obr. 2.

18 n Pokroèilé metody manažerského rozhodování

I1

I2

V1,P1 V1,P2 V2,P1

P1 VP1,P2 VP2,P1

V2,P2

VP3,P1 VP1,P3 VP2,P3 VP3,P2

VP3,O1

O1

P3

P2

Obr. 2 Pøíklad schématu systému S

Prvkem systému rozumíme takovou èást systému, jež tvoøí na dané rozlišovací úrovni nedìlitelný celek, jehož strukturu nechceme nebo nemùžeme rozlišit. Tím, že je systém jediným celkem, mùže sám mít charakter prvku, ale také mùže sám být souèástí nìjakého systému. Pojem systém je z tohoto hlediska relativní; systém, který chápeme jako prvek jiného nadøazeného systému, nazýváme subsystémem (podsystémem). Každý systém mùžeme charakterizovat jeho strukturou a chováním. Za strukturu systému budeme považovat množinu prvkù a vazeb daného systému. Chováním systému rozumíme zpùsob jeho reakce na podnìty, pøièemž chování systému závisí na jeho vlastnostech. Podle jejich vlastností mùžeme systémy rozdìlit do nìkolika skupin: n Podle vztahu systému k èasu dìlíme systémy na statické (stav systému se v èase nemìní) a dynamické (stav systému se v èase mìní). n Podle vztahu mezi chováním systému (stavy systému) a jeho podnìty dìlíme systémy na deterministické (chování je jednoznaènì urèeno podnìty systému) a stochastické (systém mùže mít pøi stejných podnìtech více variant chování – každou s urèitou pravdìpodobností). n Podle samotného chování systému rozlišujeme systémy s cílovým chováním, bez cílového chování a adaptivní systémy. Systém s cílovým chováním je systém, jenž usiluje o dosažení žádaného nebo cílového stavu. Systém bez cílového chování má chování, které je urèeno pouze vnìjšími podnìty. Adaptivní systém je systém se schopností korigovat (aktualizovat) se na základì údajù o svém okolí, a na jejich základì upravovat své cílové chování. Na závìr této úvodní kapitoly je nutné zmínit se o systémové analýze, již mùžeme popsat jako: a) metodickou disciplínu, jež: o smìøuje k poznání systému postupnou dekompozicí (rozkladem) systému na podsystémy, a dále až na prvky se známou funkcí a vazebností, které nás zajímají; o je zamìøena na zkoumání chování systému, jenž je ovlivnìn vnìjšími podnìty, za pøedpokladu, že známe jeho strukturu a chování jednotlivých prvkù. b) disciplínu, jež je zamìøena na analýzu øídících a informaèních systémù s využitím výpoèetní techniky. Systémová analýza se zamìøuje na poznávání objektivní reality; v našem zkoumání budeme brát zøetel zejména na technicko-ekonomické aspekty poznávání. Pøi práci se systémem je vhodné uvìdomit si pojmy syntéza a analýza. Pojmy analýza a syntéza lze pochopit v jejich protikladu; rozkládá-li se celek na èásti a zjišuje se chování