Sadržaj:

1. Uvod....................................................................................................................................2

1. Proces modeliranja..............................................................................................................2

2. Klasifikacija modela odlučivanja........................................................................................3

2.1. Klasifikacija modela po cilju upravljanja.....................................................................4

2.2. Klasifikacija modela po okolnostima odlučivanja.......................................................4

3. Vrste modela odlučivanja....................................................................................................5

4. Uloga modela za donosioca odluke.....................................................................................7

5. Primjena modela..................................................................................................................7

6. Zaključak.............................................................................................................................8

1

1. UvodPri procesu donošenja odluka potrebno je izabrati modele za probleme koji se rješavaju.

Modeli predstavljaju apstrakciju realnosti i ukoliko ih je moguće izraziti u eksplicitnoj formi

mogu imati presudan značaj pri odlučivanju. Njima se upravlja pojavama, a takođe služe za

njihovo objašnjavanje i predviđanje, međutim nikada ne mogu biti potpuno vjerna slika

realnosti. Koncentrišu se samo na bitne osobine pojave koju objašnjavaju zanemarujući

detalje koji nisu bitni za dati nivo apstrakcije čime se značajno smanjuje vrijeme potrebno za

analizu date pojave. Modeli omogućavaju analizu složenih pojava i eksperimentisanje istim

istovremeno obezbjeđujući ekonomisanje resursima koji se koriste za analizu date pojave. Pri

modeliranju u procesu odlučivanja treba biti izuzetno oprezan, jer se može dogoditi da se

ispusti neka veoma bitna karakteristika pojave što može dodatno udaljiti od slike stvarnosti,

mnogo više nego što je dozvoljeno. Prema Rivetu, modeli su „skup logičkih relacija, bilo

kvalitativnih bilo kvantitativnih, koje će zajedno povezati relevantne karakteristike stvarnosti

bitne za problem koji se rješava “, što se simbolički može iskazati na sljedeći način:

f(x1, x2,..., xm; y1,y2,...,yn ),

gdje su X kontrolabilni faktori, odnosno oni kojima se na različitim nivoima može upravljati,

a Y nekontrolabilni faktori, gdje se izdvajaju dvije vrste: oni kojima se ne može ni na koji

način upravljati i drugi, koji su u suštini kontrolabilni ali ne od onih koji njima treba da

upravljaju, već od protivnika. Primjena modela je uspješna ako donosilac odluke koristi

model pri odlučivanju i ukoliko model povećava efikasnost odlučivanja.

2

2. Proces modeliranja

Pri formiranju modela polazi se od realnog problema koji mora biti takav da se mogu

razumijeti sve njegove karakteristike i efekti, odnosno mora biti primjetljiv. Pored toga, mora

biti i mjerljiv, odnosno, moraju se omogućiti što tačnija mjerenja osobina. Neophodno je

postojanje interakcije između skupa uzroka problema i efekata koji ga karakterišu. Nakon što

se utvrdi realni problem, formira se skup uzroka problema,zatim skup stanja sistema, te skupa

kriterijuma. Ova tri skupa predstavljaju početne elemente povezivanja hipoteza. U toj

početnoj fazi kvalitativni iskazi su najčešće odvojeni od kvantitativnih analiza podataka.

Nakon ovih koraka, vrši se predviđanje stanja realnog sistema, kako bi se on uporedio sa

stanjem realnosti. S obzirom na korespondencija sa realnošću ne može biti sasvim tačna,

neophodno je ispitati hipoteze statističkim metodama. Ukoliko su osnovne hipoteze

prihvaćene, neophodno je uvidjeti da li će izabrana akcija uticati i poboljšati stepen

zadovoljenja postizanja kriterijuma. Ukoliko postoje razlike koje nisu prihvatljive, vrši se

revizija postavljenih hipoteza i faze se ponavljaju do konačnog prihvatanja adekvatnih akcija.

Ilustracija 1. Proces modeliranja

3

3. Klasifikacija modela odlučivanja

Postoje različiti kriterijumi za klasifikaciju modela odlučivanja, ali je najistaknutija podjela po

cilju upravljanja i okolnostima odlučivanja.

3.1. Klasifikacija modela po cilju upravljanja

Prema cilju upravljanja razlikuju se:

Prediktivni modeli, koji predviđaju buduće ponašanje sistema na osnovu poduzetih

aktivnosti u upravljanju sistemom.Ovaj model odgovara na pitanje „šta ako?“ i koristi

parametre sa zadatim vrijednostima. U prediktivne modele spadaju simulacijski

modeli, zatim matrični (posebno modeli zasnovani na matrici rasta), modeli za analizu

uslužnih sistema i dinamični strukturni modeli.

Modeli evaulacije, kojima se upoređuju, vrjednuju i rangiraju pojedini ishodi i

dobijeni rezultati služe za izbor one alternative koja se smatra najboljom i koja

predstavlja rješenje upravljačkog problema. Metodologija izrade modela evaluacije

jeste primjena objektivnih i subjektivnih statističkih metoda. Primjena ovog modela

se komplikuje ukoliko postoje različiti kriterijumi za odlučivanje jer je onda

neophodno njihovo međusobno rangiranje, ili ukoliko se svakom ishodu pridruži neka

vjerovatnoća.

Modeli optimizacije, predstavljaju kombinaciju prethodna dva modela kod onih

problema koji imaju specifičnu strukturu i kod kojih je unaprijed zadan kriterijum

evaluacije u obliku nalaženja optimalnog rješenja. Nastaju u situacijama kada su

resursi ograničeni i kada ih je potrebno upotrijebiti da bi se optimizovali utvrđeni

pokazatelji kvaliteta upravljanja.

4

3.2. Klasifikacija modela po okolnostima odlučivanja

Prema okolnostima, odnosno uslovima odlučivanja, modeli se mogu podijeliti na odlučivanje

u uslovima: sigurnosti, rizika i nesigurnosti. Na nižim nivoima odlučivanja, kada se tačno

može predvidjeti rezultat svake od mogućnosti koristi se model sigurnosti. Ukoliko su

donosiocu odluka poznate samo vjerovatnoće za različite rezultate, onda se govori o

odlučivanju u uslovima rizika.

Ukoliko donosilac odluke može predvidjeti rezultat svake od mogućnosti rješavanja

problema, ali ne zna vjerovatnoću svake od mogućnosti, ili ukoliko ne zna sve moguće

rezultate rješavanje problema, onda se radi o odlučivanju u uslovima nesigurnosti što

predstavlja najnepoželjniju situaciju. Na osnovu ovakve podjele odlučivanja, mogu se

izdvojiti modeli odlučivanja:

Model odlučivanja u uslovima sigurnosti kod kojih su vrijednosti varijabli utvrđene

bez rizika u datim okolnostima i kod kojih se sa sigurnošću može znati koje će

situacije nastupiti. U ove modele spadaju modeli optimizacije, nazivaju se još i

deterministički modeli, a njihovi tipični predstavnici su modeli linearnog

programiranja.

Modeli odlučivanja u uslovima rizika, odnosno stohastički modeli ili modeli

simulacije kod kojih je vjerovatnoća uključena u rješavanje problema.

Modeli odlučivanja u uslovima nesigurnosti, odnosno neizvjesnosti kada donosilac

odluke nema mogućnost da utvrdi verovatnoću nastupanja događaja. Ovi modeli

spadaju u područje teorije igara.

5

4. Vrste modela odlučivanja

Modeli se, prema usvojenom kriterijumu odlučivanja, mogu podijeliti na fizičke, analogne i

simboličke, tj. matematičke.

Fizički modeli, koji imaju karakteristike onoga što predstavljaju, odnosno imaju

izgled stvarnog objekta. To su npr. slike, skulpture, makete, globus i slično. Zbog

vidljivosti i pragmatičnosti su podložni metričkoj transformaciji.

Analogni modeli, koji predstavljaju supstitute izvedene prema određenim pravilima

transformacije. Promjenom u analogne modele omogućava se prikazivanje dinamičkih

situacija, što omogućava bolje upravljanje promjenama. Zbog svoje fleksibilnosti,

analogni model je u odnosu na fizički mnogo opštiji, te se uz određene modifikacije

može koristiti za različite procese istog tipa.

Simbolički modeli, gdje se upotrebljavaju modeli da bi se objasnile pojave, značaj

objekata ili događaja. Upotreba simbola ih čini lakim za manipulaciju.

Vrste modela s obzirom na namjenu:

Modeli utvrđivanja, gdje se vrši utvrđivanje odgovarajućeg rezultata,npr. obračun

dobitka i gubitka.

Modeli odlučivanja, gdje se pomoću algoritama dolazi do optimalnog rješenja

problema, npr. model linearnog programiranja.

Vrste modela s obzirom na funkcijske odnose i očekivanja:

Deterministički modeli, gdje su funkcijski odnosi tačno određeni i očekivanja su

jasna.

Stohastički modeli, gdje su očekivanja vjerovatna, sa neizvjesnim rješenjem jer

uključuju određeni rizik.

Vrste modela s obzirom na faktor vremena:

Statični modeli, gdje se svi elementi modela odnose na isti trenutak.

Dinamični modeli, gdje se vrši ispitivanje ponašanja nekog sistema u vremenu.

6

Vrste modela prema mogućnosti kvantifikacije međuodnosa:

Kvantitativni modeli, koji se koriste u području predviđanja i mogu biti modeli

ekstrapolacije (analiza vremenskih serija), modeli kauzaliteta (modeli regresije i

ekonometrijski modeli).

Kvalitativni modeli, koji se koristi kada za određeni problem ne postoje kvantitativni

podaci.

Vrste modela prema funkcionalnim matematičkim odnosima:

Linearni modeli, koji daju linearni oblik ekonomskih ograničenja i funkcija cilja.

Nelinearni modeli, gdje se funkcije cilja i ekonomska ograničenja ne mogu prikazati

u obliku linearne jednačine ili nejednačine.

7

5. Uloga modela za donosioca odluke

Modeli predstavljanju pomoć pri upravljanju poslovnim situacijama jer mogu ukazati na

posljedice određene odluke, međutim, neophodno je uspostaviti ravnotežu između

menadžerskog odlučivanja i uloge modela. Potrebno je postojanje interakcije između

menadžera odlučivanja i konstruktora modela jer menadžer često ne razumije šta konstruktor

modela pokušava, a može doći i do obrnute situacije. Ukoliko menadžer ne razumije

konstruktora modela, konstruktor će pokušati pridobiti menadžera, a ukoliko je

nerazumijevanje obostrano, neophodno je uspostaviti komunikaciju i odlučiti o onome što je

ispravno. Komunikacija se smatra aktivnom ukoliko menadžer neposredno komunicira sa

modelom, a pasivna je kada donosilac odluke bira, a konstruktor programira model koji se

koristi za iznalaženje opcija. Da bi se donosilac odluke podstakao da koristi model, korisno je

napraviti pilot projekat modela koji daje ranu informaciju o tome šta se može očekivati od

modela. Skupi hardverski i softverski kapaciteti, složenost oblikovanja, manjak konstruktora

modela i slično, glavni su razlozi umanjenog korištenja modela odlučivanja, bez obzira što oni

pojednostavljuju korištenje, omogućavaju analizu složenih situacija, olakšavaju shvatanje

problema, itd.

8

6. Primjena modela

Ukoliko donosilac odluke koristi modele koji mu daju korisnu informaciju, onda se primjena

modela smatra uspješnom. Da bi primjena modela bila uspješna, svi elementi problema

(problem, donosilac odluke, organizaciono okruženje, analitičar i model), treba da budu u

skladu sa ciljem, u suprotnom se neće doći do optimalnog rješenja. Neophodno je, prije svega,

imati dovoljno znanja o problemu, odnosno o njegovim parametrima, varijablama i njihovim

međusobnim odnosima.

Ilustracija 2.Komponente sistema primjene modela

Uloge analitičara i upravljača u donošenju odluke su veoma važne, ali isto tako je potrebno

uključiti mišljenje više ljudi, odnosno organizovanje odlučivanja preko više vrsta komiteta.

Kombinacije elemenata modela su važni za njegovu uspješnu primjenu i ukoliko se ignorišu,

vjerovatnoća za uspješnu primjenu modela se smanjuje.

9

7. Zaključak

Do danas je razvijen veliki broj modela odlučivanja za široku klasu teorijskih i praktičnih

problema. S aspekta prirode problema, na nižim nivoima menadžmenta, struktuirane odluke

koje su najčešće programirane se prvenstveno oslanjaju na kvantitativne modele, dok se

nestruktuirane, odnosno neprogramirane, koje se donose na višim nivoima menadžmenta,

oslanjaju na kvalitativne modele, kao i na teoriju igara. Ostaju otvorena pitanja da li već

razvijeni modeli po svojoj strukturi, načinu primjene i slično odgovaraju stvarnim potrebama

prakse, te ukoliko odgovaraju, u kojoj mjeri se primjenjuju. Relativno visoke cijene, te dugo

vrijeme za razvoj i testiranje pored rizika za pogrešni interpretaciju i nekorektnu primjenu,

predstavljaju ograničavajuće faktore primjene modela. . Modeli se kreću u spektru od veoma

jednostavnih do veoma složenih i veoma su korisno sredstvo za predviđanje i opis problema.

Nikada ne mogu biti autentična kopija stvarnosti, oni obuhvataju samo dominantne osobine

pojava iz realnog svijeta

10

11