Методы оценки рисковых ситуаций

Любая оценочная методика базируется на конкретном методе оценки или на сочетании нескольких методов. Различают три основных группы методов, которые могут использоваться при оценке уровня, степени и количественного выражения риска на предприятиях.

Это следующие группы методов: статистические, экспертные и расчётно-аналитические методы.

Статистические методы способствуют изучению статистики потерь, имевших место в аналогичных видах производственно-хозяйственной деятельности, установлению частоты появления определённых уровней потерь, а по частоте - прогнозированию вероятности потерь. Анализируются все статистические данные, имеющие отношение к результативности принимаемого решения. Статистические методы рассматриваются в связи с понятием зон и границ риска. Точки, определяющие уровень потерь и вероятность появления этих потерь, описываются при помощи статистического анализа достаточно большого массива данных.

Наличие информации и правильность её использования в значительной степени предопределяют рациональность (оптимальность) выбранного решения. Существует довольно распространённое мнение о том, что многочисленные данные, содержащиеся в текущей статистической отчётности, а также в различных плановых и технических документах, и являются информацией. В действительности, кроме данных, состоящих из собранных (числовых) величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины. Например, предположение о возможных решениях и результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе решений в рисковой ситуации, обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации.

Основные “информационные” трудности в случае применения статистических методов оценки рисков можно подразделить на следующие:

1.Исходная статистическая информация зачастую бывает недостаточно достоверной. Однако, если присутствуют достоверные данные о прошлом, они не всегда могут служить надёжной базой для принятия решения, направленного в будущее, поскольку существующие условия и обстоятельства могут в дальнейшем измениться (непредсказуемые риски).

2.Некоторая часть информации имеет качественный характер и не поддаётся количественной оценке. Так, нельзя точно рассчитать степень влияния социальных и политических факторов на реализацию планов.

3.Возникают ситуации, когда необходимую информацию получить можно, но в момент принятия решения она отсутствует, поскольку это связано с большими затратами времени и средств.

4.Существенная трудность при выборе решения состоит в том, что любая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем её реализации, а любое экономическое действие может приводить к многочисленным исходам.

Многозначность, многомерность и качественное различие показателей в случае применения статистических методов оценки являются серьёзным препятствием для получения правильного решения в рисковой ситуации.

Экспертные методы основаны на обработке данных, составленных опытными специалистами, на обработке их мнений по конкретному вопросу. Экспертные методы применяются в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчётов. Такие ситуации нередко возникают при разработке проблем управления производством и особенно при прогнозировании и планировании развития производства.

Использование информации, полученной от специалистов, особенно результативно, если для её сбора, обобщения и анализа применяются логические приёмы и математические методы, получившие название методов экспертных оценок.

Экспертные оценки не являются открытием нашего времени. Практика использования специалистов в качестве экспертов восходит своими истоками к глубокой древности. Слово “эксперт” латинского происхождения и означает “опытный”, “сведущий”. Однако, несмотря на древность профессии эксперта, научные методы анализа суждений специалистов получили своё развитие лишь во второй половине 20 века.

Методы экспертных оценок предполагают сбор и изучение специалистами оценок вероятностей возникновения различных уровней потерь. Такие оценки строятся обычно на учёте всех факторов риска, а также - статистических данных. Следует стремиться к тому, чтобы эксперты дали свои оценки уровней потерь, по которым можно было бы найти средние значения экспертных оценок и с их помощью построить кривую распределения вероятностей. Особое значение представляет вопрос о точности и надёжности рекомендаций, основанных на экспертных оценках, так как этим в конечном счёте определяется их полезность и применимость. Следует критически относиться к излишне оптимистическим высказываниям о точности и надежности данного метода. Равным образом практика не подтверждает и негативное отношение к возможности использования вероятностных оценок экспертов в различных областях управления.

Расчетно-аналитические методы базируются на математических методах. В настоящее время, однако, прикладная теория риска недостаточно хорошо разработана и используется лишь применительно к страховому и игровому риску. Тогда, как прикладные математические методы оценочных расчетов рисков производственно-хозяйственных, финансовых, коммерческих пока не созданы или же широко не применяются.

Формализация технико-экономических и управленческих решений осложняется сложностью производственно-хозяйственных и финансовых отношений. Реальные задачи управления требуют в качестве неотъемлемого элемента решения участие людей, т.е. представляют собой системы “человек-машина”. Использование математических методов и вычислительной техники позволяет принимать решения, основанные на более полной и надёжной информации, чем можно собрать в современных условиях на предприятиях при проведении процедуры оценки рисковых ситуаций.

Особое значение сейчас приобрели методы оптимизации, основанные на применении математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределённые факторы, связанные с проблемой принятия решения, в логическую схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив. Но данные методы применимы на этапе регулирования риска (рисковый менеджмент) при определении влияния уровня риска на результаты производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия.

Развитие научных положений, которые применимы для оценки рисковой, неопределённой ситуации, в динамике можно представить на следующей схеме, предложенной на рисунке 3.1.

1900

Цепи Маркова

1910

Модели ожидаемого состояния

Инвентаризационные (описывающие) модели

1920

1930

Модели назначения

1940

Транспортные модели

Теория игр

Линейное программирование

1950

Динамическое программирование

Сетевые модели

Дерево/таблица решений

1960

Целевое программирование

1970

Вспомогательные (обеспечивающие) системы

Экспертные системы

1980 Рисунок 3.1- Развитие научных положений

Таблица 3.1 – Зависимость между проблемами и методами анализа

В таблице 3.1 представлена взаимосвязь между проблемами и инструментами (методами) анализа ситуаций.

На основе рассмотренной взаимосвязи между методами и проблемами можно проследить зависимость между принятием решений в различных ситуациях и научными инструментами для этого (см. Табл. 3.2).

Таблица 3.2 – Методы принятия решений в различных ситуациях

Ситуация (с точки зрения информации)   Методы	Уверен-ность	Риск	Неопределенность
Таблицы и деревья решений	х	х	х
Теория игр	-	х	х
Прогнозирование	х	х	-
Линейное программирование	х	-	-
Разветвление и ограничения	х	-	-
Целочисленное программирование	х	-	-
Целевое программирование	х	-	-
Транспортирование	х	-	-
СРМ	х	-	-
Стохастическое программирование		х	х
Pert	-	х	-
Динамическое программирование	х	х	-
Цепи Маркова	-	х	-
Инвентаризация	х	х	-
Ранжирование	-	х	-
Имитация	х	х	-

Исходя из данных таблицы 3.2, можно сделать вывод о том, что в условиях рисковой ситуации не все инструменты пригодны для анализа. Если рассматривать ситуацию с точки зрения неопределённости (а это также рисковый вариант), то методов для анализа может быть применено только два.

Таблицы решений содержат четыре основных элемента:

1).Альтернативные пути получения результата (альтернативные исходы) – переменные решений.

2).Положение дел – неуправляемые переменные событий.

3).Вероятности наступления событий.

4).Результаты – исходы (доход и т.п.).

Деревья решений основываются при проведении анализа на следующих элементах: последовательность принятия решений, “узлы и разветвления” (ключевые события и альтернативные пути достижения результата), ветви, оценивание дерева (анализ путей принятия решений). Последовательность процедуры выбора наиболее предпочтительных альтернатив с помощью дерева решений можно представить в виде этапов:

1).Анализ проблемы, т.е. установление возможных вариантов решений, которые могут быть приняты, и факторов, которые могут оказать влияние на результаты решений.

2).Оценка вероятности каждого из событий сети и расчёт суммарной вероятности каждого исхода.

3).Распределение затрат по видам работ и оценка стоимости “задержки”.

4).Последовательная переоценка событий с учётом предварительных результатов.

Pert (программа оценки методики) и СРМ (метод критического пути) были разработаны Дю Понтом в конце 1950-х годов. Процедура применения этого инструмента состоит из следующих этапов:

1).Формулировка (исходные данные): анализ предположений, порядок действий (алгоритм), оценка временных и стоимостных параметров.

2).Решение (выводы, результаты): графическое представление информации, анализ действий, анализ результатов.

3).Анализ и рекомендации по применению: рекомендации по контролю и регулированию, по использованию ресурсов.

Анализ ситуации с помощью метода Pert основан на определении оптимистичной, пессимистичной и наиболее вероятной оценок события. На основе этих трёх оценок определяется ожидаемая продолжительность выполнения события. Эти оценки используются для определения вероятностей наступления события с течением времени, т.е. для b- распределения. Рассчитывается стандартное отклонение и коэффициент вариации, который рассматривается как степень риска.

Анализ Маркова назван по имени русского математика А. Маркова, который разработал свою методику (так называемые цепи Маркова) в 1907 году. Анализ Маркова представляет собой процедуру, которая может использоваться для описания поведения системы в динамической ситуации с учетом фактора времени. Известны следующие положения этого метода:

1).Система имеет ограниченное число дискретных величин, которые не могут быть выведенными из системы, однажды появившись.

2).Состояние системы в каждом данном периоде зависит только от условий в предшествующем периоде и от переходных вероятностей.

3).Вероятности постоянны по времени.

4).Изменения в системе могут происходить только один раз за каждый период (например, раз в месяц).

5).Переходные вероятности составляют переходную матрицу. Переходные периоды появляются с определённой вероятностью и регулярностью.

Исходные данные Полученные данные

Матрица перехода Устойчивое состояние

(равновесие)

Существующие Вероятность существования

(исходные) системы в каждом положении

положения в каждый заданный момент

времени

Рисунок 3.2 – Информационная база

Процесс Маркова описывает движение системы из определённого состояния в текущий временной период к одному из n возможных состояний в следующий период. Система движется (развивается) в неопределённой среде. Этот процесс связан с переходом вероятностей Pij, которые представляют собой вероятности того, что система, находясь в положении i, движется к положению j в следующий период времени. Это основа анализа Маркова.

Имитация – следующий метод анализа ситуации. Согласно словаря – это процесс подражания или симулирования действительности. В экономической практике и науке – это методика для проведения экспериментов с математическим обеспечением модели поведения системы в определённый период времени.

Существуют следующие виды имитации:

n вероятностная;

n зависящая и независящая от временного фактора;