См., например, Энгвер Н.Н. Проблема выбора формы связи при математико-статистической обработке экономической информаии. Автореф. дисс. канд. экон. наук.- М.: 1970- 19с

ББК 65.050.9(4Вл)я73

О Longman Group UK Ltd 1991

© ЮНИТИ, перевод, оформление, 1997

О И.И. Елисеева, предисловие, 1997

От имени Ассоциации дипломированных корпора­тивных бухгалтеров (АССА) я с большим удовольствием представляю всем российским профессионалам, работающим в области бухгалтерского учета, финансов, управления и бизнеса, а также студентам учебник "Методы принятия решений" авторов М. Эддоуса, Р. Стенсфилда.

Учебник охватывает широкий круг вопросов, связанных с принятием решений, относящихся ко всем уровням управления Изложены ключевые методы принятия решений: методы теории вероятностей, испьипание гипотез, статистический контроль качества, прогнозирование, линейное программирование, транспортная задача, имита­ционное моделирование.

АССА очень рада продолжению сотрудничества с Издательским объединением ЮНИТИ по обучению финансовым профессиям в России. Первая книга, вьту— щенная Издательским объединением ЮНИТИ из серии АССА_г — Р. Адаме "Основы аудита" (1995).

Антея Л. Роуз

Главный Исполнительный Директор

Ассоциации Дипломированных

Корпоративных Бухгалтеров (АССА)

ОТ НАУЧНОГО РЕДАКТОРА

Каждый день в нашей жизни мы принимаем решения — большие и малые, связанные с бизнесом, с личными и общественными делами. В древности люди принимали решения, основываясь на интуиции, заключениях астрологов, прори­цателей и т. д.

Развитие науки, усложнение экономических и социальных связей и отношений привели к разработке специальной области научного знания — теории принятия решений, основанной прежде всего на теории вероятностей и математической статистике. Формирование ее основ относится к концу XVII в. — началу XVIII в. Задолго до этого времени люди стали задумываться о характере вероятностных процессов и пытаться изучать их. Мощный толчок практическому использованию подсчета шансов дало открытие Колумбом Америки. Оживились внешнеторговые морские перевозки, а значит и страховое дело, расширились банковские операции, стала развиваться кредитная система. Все это требовало оценки рисков, и подсчет шансов из мира азартных игр перешел в мир экономики.

Предлагаемая книга представляет собой учебное пособие, которое подготовлено и используется Ассоциацией присяжных дипломированных бухгалтеров Великобритании (The Chartered Association of Certified Accountants — ACCA) в подготовке дипломированных бухгалтеров.

В пособии излагается широкий круг проблем и методов, относимых в на(шей учебной литературе к разным дисциплинам: теории вероятностей, математической статистике, линейному программированию, исследованию операций, сетевому ана­лизу, теории очередей, определению предпринимательского риска и т.д..

Все названные разделы излагаются на высоком уровне и в то же время без усложнения, без доказательств множества теорем, которыми злоупотребляют отечест­венные учебники по экономико-математическим методам и статистике. Математи­ческий аппарат здесь полностью подчинен решению конкретных экономических задач. Это сказывается и в "облегченном" написании формул: нередко отсутствуют подстрочные значки, не указаны пределы суммирования и т. д.

Достоинством книги является то, что в ней объединены в системном изложении знания, разбросанные в кашей литературе по многим разнородным учебным пособиям. Еще одной отличительной чертой является продуманность изложения, высокий методический уровень. Изложение строится следующим образом: сначала кратко дается теоретическая основа, затем иллюстрации на примерах, в конце Каждой главы имеется краткое резюме, после чего следуют вопросы и упражнения По данной теме. Ценно то, что ответы на все вопросы и упражнения приведены в конце книги. Не ограничившись этим, авторы включили дополнительные упраж­нения и привели полный набор экзаменационного задания для получения диплома

"Certified Accountant". Эти экзаменационные требования могут быть чрезвычайно полезны для подготовки в России новых высококлассных специалистов.

Хотя в учебных планах вузовской подгтовки отечественных специалистов по экономическим специальностям обычно нет дисциплины "Методы принятия решений", но, во-первых, такой курс может появиться, а во-вторых, разделы этого курса входят в такие дисциплины, как теория вероятностей, статистика, исследование операций, управление финансами, общий менеджмент, маркетинг.

Весь материал разделен авторами книги на 4 части и 14 глав. Первая часть посвящена общим проблемам принятия решений в условиях неопределенности. Она включает основные понятия и правила теории вероятностей, в том числе теорему Байеса, знакомит читателя с основными законами распределений (которые в книге называются "вероятностными распределениями"). В отличие от наших пособий, где основные законы распределений — распределение Пуассона, бино­миальное, нормальное распределения — часто рассматриваются вне связи друг с другом, в пособии подчеркивается возможность замены одного распределения другим (при определенных условиях). Особое значение в этом разделе имеет изложение правил принятия решений, где дается понятие дерева решений и рассматриваются методы принятия решений без использования и с использованием численных значений вероятностей отдельных исходов. Специальное внимание уделяется оценке чувствительности решений: их зависимости от изменений веро­ятностей исходов. Разнообразный подбор примеров включает и принятие инвести­ционных решений.

Во второй части рассматриваются методы анализа данных как составной части принятия решений. В этом разделе вводится понятие статистической выборки и выборочного распределения; излагается процедура статистического вывода — методы статистического оценивания и проверки гипотез. В этой же части излагаются методы статистического контроля качества. Рассматривается регрессионный ана­лиз, включая множественную регрессию, правда, в весьма ограниченном объеме —, только при двух независимых переменных, затрагиваются проблемы описания нелинейных связей, а также применение ранговой корреляции. В этой части авторы повторяют формальное утверждение о том, что свободный член линейного уравнения регрессии а характеризует значение зависимой переменной у при нулевом значении независимой переменной х,тогда как давно доказано, что свободный член выполняет функцию "пилота" — доводки до функционального соотношения между средними величинами х и у. Эта функция очевидна из выражения: а = у - \Ь х. Известно, что а>0, если х варьирует сильнее, чем у, т.е. Vx>Vy; в противном случае получаем а<0.

Отмечая, что формула коэффициента корреляции К. Пирсона основана на моменте произведения, авторы приводят лишь преобразованное выражение г:

ⁿZ*y-Z* -£у

^r"V(n£ х²-(£ х)²) (п£ уМ! у)²)

См., например, Энгвер Н.Н. Проблема выбора формы связи при математико-статистической обработке экономической информаии. Автореф. дисс... канд. экон. наук.- М.: 1970- 19с.

о

тогда как сущность коэффициента корреляции яснее, если в числителе указать именно момент произведения п£(х-х)-(у-у). Авторы умолчали о слож­ностях оценки генерального коэффициента корреляции ввиду нарушения нормаль­ности распределения выборочных коэффициентов корреляции и необходимости использования z-преобразования Р. Фишера. При испытании гипотез делается вывод не только от испытуемой, но и от альтернативной гипотезы, тогда как, строго говоря, вывод может быть сделан только в отношении нулевой гипотезы.

Специальная глава содержит приемы изучения динамики и прогнозирования. В этой части интерес представляет методика анализа, ориентированная на разные модели данных — аддитивную и мультипликативную. Дается методика полного разложения ряда динамики на компоненты, включая выделение тренда, периодической и случайной компоненты.

Третья часть содержит методы сетевого анализа и планирования и их приложения; планирования и управления запасами и т.д. Заключительная часть посвящена моделированию. Рассматриваются линейное программирование, транспортная задача, имитационные модели и их применение. И в этом разделе акцент делается на прикладные аспекты без глубокой теории.

Подробно рассмотрены графический и симплексный методы, представлены интересные, содержательные примеры. На наш взгляд, было бы целесообразно дополнить этот раздел более подробным изложением двойственного симплекс-метода, наиболее эффективного при решении задач линейного программирования типа "задачи о диете", а также включить специальные методы решения задач целочисленного линейного программирования.

Принятие решения всегда включает определенную последовательность действий столь многообразных и взаимосвязанных, что в какой-то момент нужно остановиться и решить, что делать дальше. Статистические тесты, "деревья решений" и другие методы позволяют уменьшить частоту неправильных действий. В любом случае авторам удалось показать, что принятие решения носит вероятностный характер. Во всех разделах уделяется внимание исследованию чувствительности того или иного метода к изменению исходных данных.

Таким образом, предлагаемое пособие содержит и необходимые теоретические сведения и практикум с разбором решений. Повсеместно показаны возможности графических методов. Пособие оснащено статистико-математическими таблицами, основными формулами. Содержание и методические достоинства предлагаемого учебного пособия позв< л-1ют надеяться, что все, кто будет им пользоваться, испытают такое же удовлетворение, которое испытали мы при подготовке перевода книги британских коллег.