Технологии принятия решений в условиях стохастического риска

 

В случае стохастической неопределенности у ЛПР имеется полная информация о степени возможности тех или иных (Исходов операции для каждой стратегии в виде вероятностного распределения на множестве возможных результатов.

Часто ошибочно полагают, что использование каких-то отдельных характеристик распределения вероятностей результата очень просто устраняет трудность выбора наилучшего решения. Например, чаще всего используют математическое ожидание результата; иногда — дисперсию. Однако, как показывает практика, выбор на основе таких характеристик не всегда согласуется с личными представлениями ЛПР о наилучшей альтернативе. В частности, это объясняется также и тем, что, описывая задачи с риском, ЛПР редко использует такие теоретические понятия, как " распределение вероятностей", " случайная величина", " квантиль" и т.п. Вместо них человек обычно оперирует такими малоформализуемыми понятиями, как " шансы на выигрыш", " возможность неудачи", " тяжесть последствий" и др. Он их воспринимает как более привычные, а потому —, и более надежные. Хотелось бы, чтобы правила выбора также использовали подобные простые и понятные ЛПР суждения; чтобы на основе таких суждений можно было отыскивать сначала эффективные, а при необходимости — и наилучшие альтернативы.

«В этой связи хорошо согласуется с данными практики следующая вербальная формулировка принципа стохастического доминирования: тот вариант решения лучше, для которого выше вероятность получения более предпочтительного результата.3»

Другими словами, для того чтобы установить, какой ил двух вариантов — а или b — решения лучше, ЛПР прости необходимо последовательно " перебрать" все возможные те кущие значения t результата у и проверить, какая из веро ятностей больше: P(Y(a) ≥ t) или P(Y(b) ≥ t).

Если для всех у = t, например, оказывается, что P(Y(a) ≥ у) ≥ P(Y(b) ≥ у), то, альтернатива b стохастически доминируется. Формальный вид этого правила стохастического доминирования представлен следующим выражением Fa(y) ≤ Fh(y), для всех значений У. Где Fa{y) = P(Y(a)< y) — функция распределения результата У для альтернативы а.

Проверку на доминируемость по выше приведённому правилу технологически эффективно проводить визуально. Для этого следует изобразить графики функций Fa(y) и Fb(y) в одной системе координат и выбрать ту альтернативу, график функции распределения результата для которой лежит геометрически ниже. Если случайный результат Y дискретен и имеет не очень много возможных значений у, то для графической проверки на недоминируемость удобно использовать стандартную лепестковую диаграмму из пакета Excel, которая является аналогом полярной системы координат. В качестве примера в табл.1 представлены значения (в сотых долях) функции Fa(y) распределения непрерывного результата Y(a) для четырех альтернатив.

 

Таблица 1. Значения функции Fa(y) распределения результатов Y(a)

Альтернативы	Значения у, (а) результатов Y(a)
	У1	У2	У3	У4	У5	У6	У7	У8	У9	У10
а{	15	40	60	70	80	85	90	95	91	99
а2	0	0	30	55	70	80	85	90	91	92
аъ	0	5	9	11	18	20	22	27	29	30
a4	0	0	0	5	12	22	45	70	90	95

 

Пусть для определенности более предпочтительным для ЛПР является значение результата с большим индексом (т. е. значение у10 предпочтительнее значения у9, которое в свою очередь более предпочтительно, чем у8 и т.д., а значение у1 — наименее предпочтительное).

Альтернатива а доминируется альтернативами а2, а3 и а4, которые между собой несравнимы по правилу стохастического доминирования, заданного соотношением а < => Fa(y)< Fh(y).

Таким образом, отношение стохастического доминирования, задаваемое данным выражением, несвязно, так как неравенство в правой части выражения может не выполняться для всех значений результата. Ввиду этого оно обладает достаточно слабой разрешающей способностью и незначительно сокращает объем исходного множества альтернатив. Возможно также применение и более сложных принципов стохастического доминирования.

Последующее сужение множества выбора возможно лишь при использовании дополнительной информации о предпочтительности того или иного решения. Как уже отмечалось, часто в качестве такой информации выступают сведения о предпочтительности в среднем, предпочтительности по уровню гарантии получения результатов или предпочтительности по уровню самого гарантированного результата. Получение от ЛПР подобной информации означает, что лицо, принимающее решения, как бы безразлично к риску (подробнее смысл " безразличия к риску" будет пояснен ниже) и стремится использовать для анализа только объективные характеристики распределения вероятностей.

Теперь обсудим еще один вопрос. А можно ли как-то более строго описать характер отношения ЛПР к стохастическому риску? Оказывается, да. Причем сделать это можно как на качественном уровне (в качественных шкалах), так и на количественном. Методологической базой для ответов на подобные вопросы является теория полезности.

Обозначим функцию полезности через и(у). Согласно аксиоматической теории полезности отношение предпочтения на множестве А альтернатив моделируется с использованием математического ожидания М[и(у(а))] функции полезности для этих альтернатив:

 

 

Качественно указанные особенности отношения предпочтения ЛПР могут быть отражены графически. На рис.2. представлены графики функций полезности для лиц с различным отношением к стохастическому риску.

По оси абсцисс на графиках отложены величины результатов, а по оси ординат — значения функции и(у) полезности. Психологической доминанте " объективное ЛПР" соответствует функция и(у) = ее + Ру. Она представлена на рис.2.а.

 

Рис.2. Графики функций полезности для лиц с различным отношением к стохастическому риску

 

Параметры а и Р функции выбраны так, что наименее предпочтительному значению результата у = y - соответствует нулевое значение функции полезности, а наиболее пред почтительному результату у = у + - значение, равное единице. Очевидно, xто если пользоваться такой функцией полезности, то это приводит к установлению предпочтений на множестве стратегий по " объективным" показателям типа:

 

 

Установлено, что если ЛПР несклонно к риску, то функция полезности, отражающая его предпочтения и отношение к стохастическому риску, строго вогнута. Это графически отражено на рис.2.б. Для субъекта с подобной психологической доминантой восприятия риска всегда оказывается более предпочтительным получение среднего выигрыша в операции наверняка, нежели участие в рискованной операции. Математически это выглядит так:

 

 

что в итоге приводит к неравенству вида

 

 

которое представляет собой математическое определение строго вогнутой функции. Для склонного к риску ЛПР все как раз наоборот. Для такого лица участие в рискованной операции более предпочтительно, чем получение ее среднего результата. Поэтому для ЛПР, склонного к риску, функция и(у) полезности оказывается строго выпуклой.

Количественно меру склонности или несклонности ЛПР к риску удобно оценивать с использованием так называемых достоверных эквивалентов лотерей. Это понятие из теории полезности и для нас оно новое. Разъясним его. Но вначале нам потребуется понятие лотереи как модели выбора в условиях стохастической неопределенности.

«Лотереей называется пара (У, Р), где У = (уг y2,..., yn) — множество возможных значений результата у, Р — (pv р2,..., рn) — вероятностное распределение на результатах. В общем случае можно рассматривать лотереи с непрерывными значениями результата, а также лотереи с векторными результатами и составные лотереи (где результатом одной лотереи является другая лотерея).4»

Психологические особенности человека таковы, что ему очень трудно сравнивать лотереи с большим числом выигрышей. ЛПР гораздо проще иметь дело лишь с двумя исходами и при этом отвечать на вопросы типа: " За сколько Вы согласны отступиться от участия в лотерее? " или " Во сколько Вы оцениваете лотерею, если Вам предложат ее продать? " При соизмерении произвольного результата у с наилучшим у+ и наихудшим у-, результатами используется следующее допущение, которое называется правилом замены.

Это правило гласит следующее. Если в исходной лотерее (У, Р) любой из результатов у заменить на эквивалентный ему по предпочтительности, то для ЛПР будет безразлично, в какой из лотерей — исходной или новой — участвовать.

Результат у в этом случае заменяют на лотерею вида у+ с вероятностью р(у) и у- с вероятностью 1 - р(у). Такая лотерея называется базовой. Вероятность р(у) в базовой лотерее должна выбираться такой, чтобы базовая лотерея была эквивалентна по предпочтительности вырожденной лотерее, приводящей достоверно к результату у.

Достоверным эквивалентом лотереи (У, Р) называется величина yd такая, что ЛПР безразлично, получить ли результат уй наверняка или участвовать в лотерее (У, Р). Именно по величине детерминированного эквивалента судят о типе отношения ЛПР к стохастическому риску. И если оказывается, что детерминированный эквивалент yd лотереи меньше математического ожидания М результатов лотереи, то ЛПР не склонно к риску, если уй > М — склонно к риску, а если они равны — ЛПР безразлично к риску/

И еще одно важное замечание. Поскольку детерминированный эквивалент — неслучайная величина, это позволяет легко свести задачу обоснования решений в условиях стохастического риска к задаче принятия решений в условиях определенности. Надо только все случайные исходы заменить их детерминированными эквивалентами. После этого формальный анализ проводят как бы в условиях определенности

 

Заключение

 

Неопределенности являются основной причиной появления рисков. Уменьшение их объема является основной задачей руководителя. Неопределенность рассматривают как явление и как процесс. Если мы рассматриваем ее как явление, то имеем дело с набором нечетких ситуаций, неполной и взаимоисключающей информацией. К явлениям относятся и непредвиденные события, возникающие помимо воли руководителя и способные изменить ход запланированных мероприятий: например, резкая смена погоды привела к изменению программы празднования дня города.

Неопределенность в процессе разработки управленческого решения может быть вызвана следующими причинами: отсутствием достоверной информации; сложностью при обработке информации; монополизацией необходимых данных внешними органами управления.

Уровень неопределенности в значительной мере зависит от характеристик информации. Поэтому руководителям необходимо использовать документальную информацию: справочники, сертификаты, свидетельства.

Задача ЛПР заключается в поиске необходимой информации, оценке ее характеристик, выделении важной части, позволяющей анализировать текущее состояние системы, в которой разрабатывается решение.

Чтобы уменьшить негативные последствия делегирования решения большому количеству исполнителей, используют нормы управляемости, разработанные применительно к функциям управления.

Простые решения подготавливаются по известным алгоритмам и исполняются по отработанным схемам, в которых отсутствуют неопределенность или ее уровень настолько низок, что не оказывает существенного влияния на результат.

Решения средней сложности предполагают альтернативные варианты разработки и многообразие путей их реализации. Основанием для выбора такого решения является сокращение влияния неопределенности.

Трудные решения не имеют аналогов, а влияние неопределенности на процесс разработки и реализации решения учесть практически невозможно.

Рассмотрение уровней неопределенности позволяет аналитически представить их использование в зависимости от характера управленческой деятельности руководителя. К эффективным решениям относят обоснованные, проработанные, выполнимые, понятные исполнителю. К неэффективным — необоснованные, недоработанные, невыполнимые и трудно принимаемые к исполнению.

Часто ошибочно полагают, что использование каких-то отдельных характеристик распределения вероятностей результата очень просто устраняет трудность выбора наилучшего решения. Например, чаще всего используют математическое ожидание результата; иногда — дисперсию. Однако, как показывает практика, выбор на основе таких характеристик не всегда согласуется с личными представлениями ЛПР о наилучшей альтернативе. В частности, это объясняется также и тем, что, описывая задачи с риском, ЛПР редко использует такие теоретические понятия, как " распределение вероятностей", " случайная величина", " квантиль" и т.п. Вместо них человек обычно оперирует такими малоформализуемыми понятиями, как " шансы на выигрыш", " возможность неудачи", " тяжесть последствий" и др. Он их воспринимает как более привычные, а потому —, и более надежные. Хотелось бы, чтобы правила выбора также использовали подобные простые и понятные ЛПР суждения; чтобы на основе таких суждений можно было отыскивать сначала эффективные, а при необходимости — и наилучшие альтернативы.

В этой связи хорошо согласуется с данными практики следующая вербальная формулировка принципа стохастического доминирования: тот вариант решения лучше, для которого выше вероятность получения более предпочтительного результата.

 

Список литературы

 

Весенин В.Р. Менеджмент. – М.: Проспект, 2007. - 512 с.

Воробьев С. Н., Уткин В. Б., Балдин К. В. Управленческие решения М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 496 с.

Глухов В.В. Менеджмент. – СПб.: Питер, 2007. – 608 с.

Саак А.Э., Тюшняков В.Н. Разработка управленческого решения. – СПб.: Питер, 2007. – 272 с.

Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений - M.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 271 с.

1 Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. - М.: ЮНИ-ТИ-ДАНА, 2002. – 176 с.

2 Саак А.Э., Тюшняков В.Н. Разработка управленческого решения. – СПб.: Питер, 2007. - 128 С.

3 Воробьев С. Н., Уткин В. Б., Балдин К. В. Управленческие решения М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 220 с.

4 Воробьев С. Н., Уткин В. Б., Балдин К. В. Управленческие решения М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 232 с. 2.2 Способы оценки степени риска

При принятии управленческих решений требуется оценить степень риска и определить его величину. Степень риска - это вероятность наступления случая потерь, а также размер возможного ущерба от него.

Риск предпринимателя количественно характеризуется субъективной оценкой вероятной (т.е. ожидаемой), величины максимального и минимального дохода (убытка) от данного вложения капитала. При этом, чем больше диапазон между максимальными минимальным доходом (убытком) при равной вероятности их получения, тем выше степень риска.

Риск представляет собой действие в надежде на счастливый исход по принципу «повезет - не повезет». Принимать на себя риск предпринимателя вынуждает прежде всего неопределенность хозяйственной ситуации, т.е. неизвестность условий политической и экономической обстановки, окружающей ту или иную деятельность, и перспектив изменения этих условий. Чем больше неопределенность хозяйственной ситуации при принятии решения, тем больше и степень риска.

Неопределенность хозяйственной ситуации обусловливается следующими факторами: отсутствием полной информации, случайностью, противодействием. Отсутствие полной информации о хозяйственной ситуации и перспектив ее изменения заставляет предпринимателя искать возможность приобрести недостающую дополнительную информацию, а при отсутствии такой возможности начать действовать наугад, опираясь на свой опыт и интуицию.

Случайность во многом определяет неопределенность хозяйственной ситуации. Случайность - это то, что в сходных условиях происходит неодинаково, и поэтому ее заранее нельзя предвидеть и спрогнозировать. Однако при большом количестве наблюдений за случайностями можно обнаружить, что в мире случайностей действуют определенные закономерности. Математический аппарат для изучения этих закономерностей дает теория вероятности. Случайные события становятся предметом теории вероятности только тогда, когда с ними связываются определенные числовые характеристики - их вероятности.

Случайные события в процессе их наблюдения повторяются с определенной частотой. Частота случайного события представляет собой отношение числа появлений этого события к общему числу наблюдений. Частота обычно обладает статистической устойчивостью в том смысле, что при многократном наблюдении ее значения мало меняются. Таким образом, частоты случайного события как бы группируются около некоторого числа. Устойчивость частоты отражает некоторое объективное свойство случайного события, заключающееся в определенной степени его возможности.

Мера объективной возможности случайного события А называется его вероятностью. Именно около числа этой вероятности группируются частоты события А. Вероятность любого события колеблется от 0 до 1, 0. Если вероятность равна нулю, то событие считается невозможным. Если же вероятность равна единице, то событие определяется как достоверное. Вероятность позволяет прогнозировать случайные события. Она дает им количественную и качественную характеристику. При этом уровень неопределенности и степень риска уменьшаются. Противодействие также во многом определяет неопределенность хозяйственной ситуации. На любое действие всегда имеется противодействие. К противодействиям относятся катастрофа, пожар и другие природные явления, война, революция, забастовка, различные конфликты в трудовых коллективах, конкуренция, нарушения договорных обязательств, изменение спроса, аварии, кражи и т.п. Предприниматель в процессе своих действий должен выбрать такую стратегию, которая позволит ему уменьшить степень противодействия, что, в свою очередь, снизит и степень риска.

Математический аппарат для выбора стратегии в конфликтных ситуациях дает теория игр. Она позволяет предпринимателю или менеджеру лучше понимать конкурентную обстановку и свести к минимуму степень риска. Анализ с помощью приемов теории игр побуждает предпринимателя (менеджера) рассматривать все возможные альтернативы как своих действий, так и стратегии партнеров, конкурентов. Формализация данного процесса позволяет улучшить понимание проблеме целом. Таким образом, теория игр - собственно наука о риске. Теория игр позволяет решать многие экономические проблемы, связанные с выбором, определением наилучшего положения, подчиненного только некоторым ограничениям, вытекающим из условий самой проблемы.

Риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой степенью точности.

Чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий.

Вероятность - это возможность получения определенного результата. Применительно к экономическим задачам методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания. Иначе говоря, математическое ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления.

Например, имеются два варианта вложения капитала. Установлено, что при вложении капитала в мероприятие А получение прибыли в сумме 25 тыс. руб. имеет вероятность 0, 6, а при вложении капитала в мероприятие Б получение прибыли в сумме 30 тыс. руб. имеет вероятность 0, 4. Тогда ожидаемое получение прибыли от вложения капитала (т.е. математическое ожидание) составит: по мероприятию А - 15 тыс. руб. (25 х 0, 6); по мероприятию Б - 12 тыс. руб. (30 х 0, 4).

Вероятность наступления события может быть определена с помощью:

* объективного метода, основанного на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Например, если известно, что при вложении капитала в какое-либо мероприятие прибыль в сумме 25 тыс. руб. была получена в 120 случаях из 200, то вероятность получения такой прибыли составляет 0, 6 (120: 200);

* субъективного метода, основанного на использовании субъективных критериев, которые базируются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться: суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта, мнение финансового консультанта и т.п. Когда вероятность определяется субъективно, то разные люди могут устанавливать разное ее значение для одного и того же события и делать различный выбор. Важное место при этом занимает прием экспертной оценки, т.е. проведение экспертизы, обработка и использование ее результатов при обосновании значения вероятности. Прием экспертной оценки представляет собой комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации. Этот прием экспертной оценки основан на использовании способности специалиста (его знаний, умения, опыта, интуиции и т.п.) находить нужное, наиболее эффективное решение.

Величина риска (степень риска) измеряется двумя критериями.

· среднее ожидаемое значение;

· изменчивость (колебаемость) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенной ситуацией.

Среднее ожидаемое значение - это средневзвешенное для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Среднее ожидаемое значение измеряет результат, который мы ожидаем в среднем.

Например, если известно, что при вложении капитала в мероприятие А из 120 случаев прибыль 25 тыс. руб. была получена в 48 случаях (вероятность 0, 4), прибыль 20 тыс. руб. была получена в 36 случаях (вероятность 0, 3) и прибыль 30 тыс. руб. была получена в 36 случаях (вероятность 0, 3), то среднее ожидаемое значение составит 25 тыс. руб. (25 х 0, 4 + 20x0, 3 + 30x0, 3).

Аналогично можно вычислить, что при вложении капитала в мероприятие Б средняя прибыль составила 30 тыс. руб. (40 х 0, 3 + 30 х 0, 5 + + 15 х 0, 2). Сравнивая две суммы ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что при вложении в мероприятие А величина получаемой прибыли колеблется от 20 до 30 тыс. руб. и средняя величина составляет 25 тыс. руб.; при вложении капитала в мероприятие Б величина получаемой прибыли колеблется от 15 до 40 тыс. руб. и средняя величина составляет 30 тыс. руб. Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Изменчивость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

Риском можно управлять, т.е. использовать различные приемы, позволяющие в определенной степени прогнозировать наступление рискового события и принимать меры к снижению степени риска. Эффективность организации управления риском во многом определяется классификацией риска.

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться: