Tài liệu quản lý moving to http://tailieuquanly.com

Trang thông tin và download về các tài liệu quản lý kinh doanh.

Phân tích chi phí – phần 3

Posted by nqcentre on April 23, 2012

Giá trị kỳ vọngTất cả các con số sử dụng trong các vấn đề lựa chọn phương án cho ta ước lượng về những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Trong các ví dụ thuộc nội dung nghiên cứu, chúng tôi sử dụng giá trị đơn nhất hoặc các ước lượng điểm. Có nghĩa là mỗi ước lượng là một con số đơn giản thể hiện sự đánh giá tốt nhất của ai đó về chi phí hay thu nhập chênh lệch. Một công ty sử dụng các ước lượng theo hình thức phân phối xác suất chứ không phải là các số đơn nhất. Thay cho việc nói rằng “tôi nghĩ là doanh thu về sản phẩm X sẽ là 100.000 $ nếu như chấp nhận phương án dự kiến, người ước lượng đề xuất một loạt khả năng cùng với một ước lượng xác suất về sự xuất hiện của mỗi khả năng. Những khả năng riêng rẽ này được đo lường bằng xác suất. Tổng số giá trị cũng sẽ được đo lường theo xác suất. Tổng số các giá trị đo lường này được gọi là giá trị kỳ vọng của phân phối xác suất:Xác suất 0,1 tương ứng với 60.000$ có nghĩa là có một trong mười khả năng bán được 60.000 $ doanh số. Tổng các khả năng luôn luôn bằng 1 vì các ước lượng phải tính đến tất cả các kết quả có thể có. Mặc dù về mặt lý thuyết, doanh số bán hàng có thể là một giá trị nào đó trong khoảng từ 0 đến mức cao nhất nhưng người ước lượng không thể phân chia ra quá nhiều khả năng. Do vậy, người ước lượng chỉ xem xét một số khả năng được coi là đại diện thể hiện được toàn bộ dãy phân phối xác xuất. Một nhóm 5 khả năng (như trong ví dụ trên) thường xảy ra và việc sử dụng 3 khả năng “bi quan”, “có thể” và “lạc quan” cũng phổ biến.Giá trị kỳ vọng 106.000 $ được sử dụng như một cách ước lượng tốt nhất về thu nhập chênh lệch. Nếu sử dụng ước lượng giá trị đơn chứ không phải giá trị kỳ vọng thì kết quả chỉ là 100.000 $ vì đây là kết quả có xác suất cao nhất. Giá trị kỳ vọng 106.000 $ là một cách ước lượng tốt hơn về doanh số vì nó kết hợp được toàn bộ dãy phân phối xác suất.Người kinh doanh cảm thấy không dễ dàng trong việc ước lượng bằng dãy phân phối xác suất. Nhưng nếu họ có thể làm như vậy thì độ tin cậy của ước lượng có thể tăng nên rất cao.Phân tích độ nhậy Chương này đã trình bầy cho chúng ta biết về khái niệm và mục đích của phân tích độ nhậy. Một phương pháp đặc thù để thay thế lần lượt mỗi ước lượng bằng số phần trăm nhất định (giả sử 10%) và xác định sự thay đổi về sản phẩm này đã gây ra tác động đến các kết quả cuối cùng. Nếu tác động này lớn thì kết quả có độ nhạy đối với sản phẩm này. Trong một phương pháp phức tạp hơn, phương pháp Monte Carlo, một dãy phân phối xác suất được lập ra cho mỗi thay đổi trong các vấn đề có liên quan (như mức tăng trưởng về doanh số, chi phí biến đổi trên mỗi đơn vị sản phẩm). Qui trình này được lặp lại hàng nghìn lần và các kết quả của hàng nghìn “phép thử” được sắp xếp theo thứ tự từ “tốt nhất” đến “tồi nhất”. Việc sắp xếp này đưa ra một dãy phân phối xác suất về các kết quả có thể có. Nếu dãy phân phối này hẹp (có nghĩa là khoảng cách hẹp giữa kết quả tốt nhất và tồi nhất) thì người ta thừa nhận vấn đề không có độ nhậy với ước lượng đã sử dụng cho một biến số cụ thể nào đó. Nếu khoảng cách giữa các kết quả là rộng thì quyết định có tính đến rủi ro đáng kể do tùy theo kết quả kinh tế thực tế sẽ ra sao. Phần rủi ro này rất có thể không hiện ra rõ ràng nếu chỉ sử dụng các ước lượng đơn trong phân tích vấn đề.

Phân tích sơ đồ quyết định hình câyMột đặc trưng của vấn đề được trình bầy ở chương này là phải đưa ra một quyết định độc lập và xác định được thu nhập và chi phí ước lượng phát sinh do có quyết định này. Trong một dạng vấn đề khác, cần phải đưa ra một loại quyết định vào những thời điểm khác nhau, trong đó mỗi quyết định đều bị ảnh hưởng bởi những thông tin sẵn có vào thời điểm đề ra quyết định đó. Một công cụ phân tích có tác dụng trong trường hợp này là sơ đồ quyết định hình cây.Dưới dạng đơn giản nhất, một sơ đồ quyết định hình cây là một sơ đồ thể hiện một vài quyết định hoặc hành động và hậu quả có thể có của mỗi hành động. Những hậu quả này được gọi là các sự kiện. ở dạng cụ thể hơn, các khả năng hoặc thu nhập hay chi phí của mỗi hậu quả đều được ước lượng và chúng được kết hợp lại để đưa ra một giá trị kỳ vọng cho mỗi sự kiện.Vì sơ đồ quyết định hình cây đặc biệt có tác dụng trong việc mô tả một loạt các quyết định phức tạp nên bất kỳ sự minh họa ngắn gọn nào cũng mang tính nhân tạo. Tuy nhiên, sơ đồ quyết định hình cây như minh hoạ 21.5 sẽ đáp ứng cho yêu cầu mô tả.Tình huống được giả thiết như sau: Một công ty đang xem xét liệu có nên cải tiến và quảng cáo một sản phẩm mới hay không. Chi phí cải tiến ước tính là 100.000 $. Nỗ lực cải tiến thành công có xác suất là 0,7 có nghĩa là sản phẩm cải tiến sẽ ra đời (thực hiện được chức năng dự kiến của nó). Nếu sản phẩm này ra đời thì nó sẽ được sản xuất và Marketing. Có hai quá trình sản xuất sẵn có: một quy trình cũ có chi phí chênh lệch cố định là 50.000 $ cộng thêm 2$ chi phí biến đổi cho một đơn vị sản phẩm sản xuất ra. Quy trình mới sử dụng nhiều thiết bị hơn và ít lao động hơn, có giá trị chi phí chênh lệch cố định là 100.000 $ và 1 $ chi phí biến đổi cho một đơn vị sản phẩm. Người ta phải chọn một trong hai qui trình trước khi xác định doanh số bán ra. Sau đây là những ước lượng các mức thành công khác nhau:a. Nếu như sản phẩm này có thành công lớn (với xác xuất 0,4) thì có 100.000 đơn vị sản phẩm được bán ra với 6 đô la một đơn vị sản phẩm và sẽ được tổng doanh số là 600.000 $. Chi phí sản xuất cho việc sử dụng quy trình cũ là 50.000 $ + (100.000 x 2) = 250.000 $ sẽ cho lợi nhuận là 250.000 $ (sau khi đã trừ 100.000 $ chi phí cải tiến sản phẩm này khỏi thu nhập). Nếu sử dụng qui trình mới thì chi phí sản xuất sẽ là 100.000 $ + ( 100.000 x 1 $) = 200.000$ và lợi nhuận sẽ là 300.000$.b. Nếu sản phẩm này có mức thành công trung bình (với xác suất 0,4) thì có 50.000 đơn vị sản phẩm được bán ra với giá 6 đô la / một sản phẩm. Cả quy trình cũ và quy trình mới đều có chi phí sản xuất là 150.000$ và cho lợi nhuận là 50.000 $ sau khi đã trừ cho phí cải tiến.c. Nếu sản phẩm này thất bại (với xác suất 0,2) thì chỉ bán được 5000 đơn vị sản phẩm với giá 6 $ / đơn vị. Nếu sử dụng quy trình cũ thì chi phí sản xuất là 60.000 $, gây ra tổn thất là 130.000 $. Còn nếu sử dụng qui trình mới thì chi phí sản xuất là 150.000 $ và gây ra tổn thất là 175.000 $.Để quyết định xem (1) có nên cải tiến sản phẩm này hay không? (2) Nếu cho ra đời sản phẩm này thì nên sử dụng qui trình nào? người ta phải “làm đổ” hoặc “gập lại” quyết định hình cây bằng các qui tắc sau:1 – Thay thế mỗi sự kiện “nút” bằng giá trị kỳ vọng của các kết quả về sự kiện đó.2 – Tại một “nút” hành động, chọn hành động có giá trị kỳ vọng cao nhất. Những giá trị kỳ vọng này (EV $) được trình bày ở minh hoạ 21.5. Ví dụ: nếu sản phẩm được cải tiến; nếu sản phẩm ra đời và nếu ban giám đốc sử dụng qui trình cũ thì khi đó EV của 3 khả năng có thể xảy ra là:(0,4 x 250.000) + ( 0,4 x 50.000) +[0,2 x (-130.000)] = 94.000 $Tương tự như vậy, nếu sản phẩm được cải tiến ra đời, việc sử dụng qui trình mới có EV là 105.000 $. Do đó nếu sản phẩm cải tiến thành công thì ban giám đốc nên sử dụng qui trình mới. Trong minh hoạ, điều này được thể hiện bằng “việc chặt bỏ” (với gạch đôi) nhánh có ghi là “sử dụng qui trình cũ”.Nếu người ta thực hiện việc cải tiến thì hoặc sản phẩm này sẽ ra đời với EV là 105.000 $ hoặc là nó sẽ thất bại với tổn thất là 100.000 $ (Theo nhánh sản phẩm thất bại, xác suất của tổn thất này là 1,0 (do đó EV là -100.000$). Do vậy, giá trị kỳ vọng của quyết định thực hiện cải tiến là:(0,7 x 105.000)+[0,3 x (-100.000)]=43.500 $Nhưng EV của việc không cải tiến sản phẩm (tình huống gốc) là 0 $. Do đó nên nỗ lực cải tiến sản phẩm như đã chỉ ra bằng việc chặt bỏ nhánh “không cải tiến”. Nói tóm lại, chiến lược tối ưu- có nghĩa là dãy các quyết định có EV cao nhất – là cải tiến sản phẩm và nếu cải tiến thành công thì hãy sử dụng qui trình sản xuất mới. Chiến lược này có EV là 43.500$.Ghi chú: (1) Quy trình cũ có chi phí 50.000 $ cộng với 2$ một đơn vị sản phẩm; (2) Quy trình mới có chi phí 100.000 $ cộng với 1 $ một đơn vị sản phẩm; (3) Thành công lớn với 100.000 đơn vị x 6$= 600.000 thu nhập; (4) Thành công vừa phải với 50.000 đơn vị x 6 $ = 300.000$ thu nhập; (5) Thất bại với 5.000 đơn vị x 6$= 30.000$ thu nhập.Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là kết quả cuối cùng được đảm bảo là thu nhập chênh lệch 43.500 $. Thực ra không có kết quả có thể xảy ra nào tạo ra thu nhập 43.500 $, Nó có nghĩa là dựa vào những ước tính đã đưa ra khi cân nhắc quyết định này, ban giám đốc phải táo bạo và không lùi bước với sự không cải tiến đó, cũng một phần là tỷ lệ kỳ vọng từ việc mạo hiểm này là đáng tin cậy và nếu không mạo hiểm thì tỷ lệ kỳ vọng này sẽ bằng 0.Quy hoạch tuyến tínhTrong tình huống đã trình bày ở trên, các nguồn lực hiện có được giả thiết ngầm là đủ để thực hiện bất cứ phương án nào được lựa chọn. Tuy nhiên, trong một số tình huống, giả thiết này không có giá trị. Ví dụ, một thiết bị chỉ có một công suất nhất định; nếu công suất này dùng cho sản phẩm này thì không thể dùng cho sản phẩm kia. Tương tự như vậy, việc xây dựng một nhà máy phải tính đến không gian cho rất nhiều thiết bị. Trong các tình huống này người ta thấy có những giới hạn cho việc sử dụng các nguồn lực.Mô hình quy hoạch tuyến tính là một mô hình dùng cho việc giải quyết các vấn đề có liên quan đến những giới hạn. Trong mô hình đó người ta xây dựng một loạt các quan hệ toán học. Quan hệ thứ nhất gọi là hàm mục tiêu là số lượng được tối đa hoá. Quan hệ này thường là một công thức về chi phí chênh lệch được mô hình làm tối thiểu hóa hoặc là một công thức về lợi nhuận chênh lệch được mô hình để tối đa hoá. Những quan hệ khác thể hiện các giới hạn cho tình huống.Ví dụ: Một công ty chế tạo hai sản phẩm, mỗi sản phẩm được làm ra qua hai giai đoạn. Giai đoạn 1 có công suất 500 giờ lao động một tuần; Giai đoạn 2 có 600 giờ lao động/tuần. Nhu cầu lao động cho mỗi sản phẩm trong mỗi giai đoạn như sau:

. Giờ lao động cho một đơn vị

Sản phẩm B làm ra bao nhiêu bán hết bấy nhiêu, nhưng sản phẩm A chỉ bán được tối đa là 90 đơn vị trong một tuần. Lợi nhuận đơn vị (có nghĩa là giá bán đơn vị trừ đi chi phí biến đổi đơn vị) là 2 $ đối với sản phẩm A và 2,50 $ đối với sản phẩm B. Hỏi cần phải sản xuất ra bao nhiêu sản phẩm mỗi loại để có thể làm cho tổng số lợi nhuận là tối đa. Vấn đề này có thể được biểu diễn bằng toán học như sau:Cực đại hoá C = 2A + 2,5B (Hàm mục tiêu cực đại hoá lợi nhuận)Với điều kiện: 5A + 2,5B <= 500 (giới hạn công suất của bộ phận 1)3A + 5B <= 600 (giới hạn công suất của bộ phận 2)A<= 90 (giới hạn về số lượng sản phẩm A có thể bán được)A=>0; B=>0 (điều kiện lượng sản phẩm không thể âm)Nói tóm lại, bài toán đặt ra là: tìm số lượng sản phẩm A và sản phẩm B cần phải sản xuất ra mỗi tuần nhằm mục đích đạt được tổng số thặng dư lợi nhuận là tối đa. Trong đó, lợi nhuận cho một đơn vị sản phẩm A là 2$ và cho một đơn vị sản phẩm B là 2,5$; Điều kiện đặt ra là, mỗi đơn vị sản phẩm A cần 5 giờ lao động ở bộ phận 1 còn mỗi đơn vị sản phẩm B cần 2,5 giờ lao động ở đó; và chỉ có 500 giờ lao động 1 tuần trong bộ phận 1 và v.v…Tình huống này có thể được minh hoạ bằng sơ đồ trong hình 21.6. Người ta có thể nhìn thấy ở bảng trên là: bộ phận 2 có khả năng chế tạo được 200 đơn vị sản phẩm A nếu bộ phận này chỉ chế tạo sản phẩm A hoặc 120 đơn vị sản phẩm B nếu chỉ chế tạo sản phẩm B. Trong hình 21.6, đường thẳng nối hai điểm cực được gọi là đường giới hạn công suất của bộ phận 2. Nó cho thấy tất cả các khả năng kết hợp hai sản phẩm A-B để sử dụng hết 600 giờ lao động trong công suất của bộ phận 2. Các đường thẳng khác được vẽ theo cách tương tự.Vùng tô đậm trong minh hoạ được giới hạn bởi các trục toạ độ và ba đường giới hạn được gọi là tập hợp có thể thực hiện. Sự kết hợp sản xuất hỗn hợp hai sản phẩm A-B trong khu vực này có thể thực hiện và bán được, trong khi sự kết hợp ở bên ngoài miền này là không thể thực hiện được. Sự kết hợp sản phẩm A – B tối ưu phải nằm trên đường giới hạn ở phía đông bắc của tập hợp có thể thực hiện được này, vì bất cứ điểm nào nằm phía trong đường giới hạn đó đều không sử dụng hết khả năng sản xuất và / hoặc “năng lực” bán sản phẩm A. Do vậy sẽ không làm tối đa hoá lợi nhuận khi vẫn có thể sản xuất và bán thêm sản phẩm. Trên thực tế sự kết hợp sản phẩm A – B tối ưu nằm ở phần trục thẳng đứng của đường giới hạn này – có nghĩa là hoặc điểm W, X, Y hoặc điểm Z, nhưng điều này không thể phát hiện ra bằng trực giác được.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

 
%d bloggers like this: