Принятие решения в условиях риска

Имеется некоторая специфика применения методов прогнозирования в ситуациях, связанных с риском. Велика роль функции потерь и методов ее оценивания, в том числе в экономических  терминах. В конкретных областях используют вероятностный анализ безопасности (для атомной энергетики) и другие специальные методы. Проблемам анализа, оценки и управления рисками при принятии решений посвящен ряд дальнейших разделов настоящей главы.  

Перспективны  интерактивные методы прогнозирования  с использованием баз эконометрических данных, имитационных  и экономико-математических динамических моделей, сочетающих экспертные, статистические и моделирующие блоки. Обратим внимание на сходство и различие методов экспертных оценок и экспертных систем. Можно сказать, что экспертная система моделирует поведение эксперта путем формализации его знаний по специальной технологии. Но интуицию "живого эксперта" нельзя заложить в ЭВМ, а при формализации мнений эксперта наряду с уточнением одних его представлений происходит и огрубление других. Другими словами, при использовании экспертных оценок непосредственно обращаются к опыту и интуиции высококвалифицированных специалистов, а при применении экспертных систем имеют дело с компьютерными алгоритмами расчетов и выводов, при создании которых когда-то давно привлекались эксперты как источник данных и типовых заключений.  

Обратим внимание на возможность использования  в прогнозировании производственных функций, статистически описывающих  связь выпуска с факторами  производства, на различные способы  учета научно-технического прогресса, в частности, на основе анализа трендов  и с помощью экспертного выявления  точек роста. Примеры экономических  прогнозов всех видов имеются  в литературе. К настоящему времени  разработаны компьютерные системы  и программные средства комбинированных  методов прогнозирования.  

Как уже отмечалось, социально-экономическое  прогнозирование, как и любое  прогнозирование вообще, может быть успешным лишь при некоторой стабильности условий. Однако решения органов власти, отдельных лиц, иные события меняют условия, и события развиваются по-иному, чем ранее предполагалось. Объективно имеются точки выбора, после которых рассматриваемое прогнозистами развитие может пойти по одному из нескольких возможных путей. Выбор может делаться на разных уровнях - конкретной личностью, менеджером, конкурентами, властными структурами, населением страны, "международным сообществом".  

Метод сценариев необходим не только в  социально-экономической области. Например, при разработке методологического, программного и информационного  обеспечения анализа риска химико-технологических  проектов необходимо составить детальный  каталог сценариев аварий, связанных  с утечками токсических химических веществ. Каждый из таких сценариев  описывает аварию своего типа, со своим  индивидуальным происхождением, развитием, техническими, экономическими и социальными  последствиями, возможностями предупреждения.  

Таким образом, метод сценариев - это метод  декомпозиции (разделения на части) задачи прогнозирования, предусматривающий  выделение набора отдельных вариантов развития событий, в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо. 

Возможность подобной декомпозиции не очевидна. При  применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:  

- построение  исчерпывающего, но обозримого набора  сценариев; 

- прогнозирование  в рамках каждого конкретного  сценария с целью получения  ответов на интересующие исследователя  вопросы. 

Каждый  из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений  проводится на качественном уровне, как  это принято в общественно-экономических  и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации  приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого  математического аппарата. Так, рассуждения  на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций принятия решений, в то время как попытка  уточнить смысл используемых слов с  помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма громоздким математическим моделям и расчетам. 

Для построения исчерпывающего, но обозримого набора сценариев необходимо предварительно проанализировать динамику социально-экономического развития рассматриваемого экономического агента и его окружения. Корни  будущего - в настоящем и прошлом, причем зачастую - в весьма далеком  прошлом. Кроме макроэкономических и микроэкономических характеристик, известных лишь с погрешностями, которые нельзя считать случайными или малыми, необходимо учитывать  состояние и динамику отечественного массового сознания, политических, в то числе внешнеполитических реалий, поскольку на обычно рассматриваемом  интервале времени (до 10 лет) экономика  зачастую следует за политикой, а  не наоборот. 

Набор сценариев должен быть обозрим. Приходится исключать различные маловероятные  события - прилет инопланетян, падение  астероида, массовые эпидемии ранее  неизвестных болезней, и т.д.  

Само по себе создание набора сценариев - предмет  экспертного исследования, проводимого  в соответствии с описанной выше методологией. Кроме того, эксперты могут оценить вероятности реализации того или иного сценария. Ясно, что  эти оценки не являются надежными.

Часто используют упрощенный подход к прогнозированию  методом сценариев. А именно, формулируют  три сценария - оптимистический, вероятный  и пессимистический. При этом для  каждого из сценариев достаточно произвольно выбирают значения параметров, описывающих производственно-экономическую ситуацию. Цель такого подхода - рассчитать интервалы разброса для характеристик и "коридоры" для временных рядов, интересующих исследователя (и заказчика исследования). Например, прогнозируют финансовый поток и чистую текущую стоимость инвестиционного проекта.

Ясно, что такой упрощенный подход не может  дать максимального или минимального значения характеристики, он дает лишь представление о порядке количественной меры разброса. Однако его развитие приводит к байесовской постановке в теории принятия решений 

Прогнозирование в рамках каждого конкретного  сценария с целью получения ответов  на интересующие исследователя вопросы  также осуществляется в соответствии с описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть применены статистические методы прогнозирования  временных рядов. Однако этому обычно предшествует анализ с помощью экспертов, причем зачастую прогнозирование на словесном уровне является достаточным и не требующим количественного уточнения.   

Вопрос  об использовании результатов прогнозирования  относится не к эконометрике, а  к смежной науке - теории принятия решений. Как известно, при принятии решений на основе анализа ситуации, в том числе результатов прогнозных исследований, можно исходить из различных  критериев. Так, можно ориентироваться  на то, что ситуация сложится наихудшим, или наилучшим, или средним образом. Можно попытаться наметить мероприятия, обеспечивающие минимально допустимые полезные результаты при любом варианте развития ситуации, и т.д. 

Будущее нам неизвестно. А потому неизвестны и будущие доходы и расходы, мы можем лишь прогнозировать их с той  или иной степенью уверенности. Как  описывать неопределенность будущего? Чем мы рискуем и что вообще понимать под "риском"? Как отражается неопределенность будущего на финансовых потоках (потоках платежей и поступлений), их характеристиках и выводах  об эффективности управляющих воздействий  на те или иные экономические процессы и других решениях? Как уменьшить возможные потери и защититься от рисков? 

Чтобы управлять рисками, надо сначала  знать риски. Поскольку на деятельность любой организации непосредственно  либо потенциально влияют риски различной  природы, необходима классификация  рисков. Возможно, для различных  целей понадобятся различные  классификации, основанные на различных  методологических принципах.

Для построения такой классификации  необходимо какой-либо упорядочивающий  принцип. Возьмем за основу движение от частного к общему. Тогда естественно  выделить:

- производственные  риски (внутренние риски), связанные  непосредственно с деятельностью  предприятия;

- коммерческие  риски, вызванные неполной предсказуемостью  динамики рынка, т.е. действий  потребителей и конкурентов;

- финансовые  риски, определяемые макроэкономической  ситуацией;

- риски, возникающие  на уровне государства и Земли  в целом.

Затем необходимо изучить степень их влияния  на показатели эффективности деятельности организации с целью выделения  наиболее значимых.

После этого целесообразно провести изучение различных способов оценки финансовых и иных рисков в случаях, когда  они моделируются с помощью тех  или иных математических структур. В частности, распространено моделирование  рисков с помощью вероятностей и  случайных величин. При этом используются такие характеристики случайной величины, как математическое ожидание, дисперсия, квантили, коэффициент вариации, линейные комбинации математического ожидания и среднего квадратического отклонения и др. Подчеркнем, что эти характеристики следует рассматривать в непараметрической постановке, поскольку нет никаких оснований предполагать, что распределение характеристики риска входит в то или иное из известных параметрических семейств.

Перспективной представляется разработка методов  описания рисков с помощью теории нечетких множеств, лингвистических  переменных, качественных признаков, интервальных математических и эконометрических моделей и др.

Существенно, что описание может быть многомерным. Например, каждая координата может  соответствовать своему виду воздействия и описываться количественным либо качественным признаком. Тогда дополнительно возникает задача агрегирования показателей риска. Для агрегирования могут быть использованы различные методы, разработанные в теории оценки технического уровня и в теории экспертных оценок.

Следующий этап - разработка методологии применения различных методов управления рисками с использованием экспертных оценок, современных методов прогнозирования, эконометрических и экономико-математических моделей с целью повышения эффективности деятельности организации в условиях риска. При этом необходимо научиться практически решать проблемумногокритериальности (согласования оценок рисков, полученных по различным основаниям, с целью эффективного управления риском).  

К настоящему времени накоплена огромная литература по вопросам риска, как общая, например, теория статистического риска, так  и по отдельным вопросам – статистическим методам обеспечения качества, финансовым рискам и др. 

Коммерческие  риски. Речь идет о рисках, связанных с неопределенностью будущей рыночной ситуации в стране. В частности, о будущих действий поставщиков в связи с меняющимися предпочтениями потребителей. Напомним, например, о быстрых изменениях на рынке вычислительной техники в связи с появлением персональных компьютеров. Мода в той или иной степени отражается на поведении потребителей во многих областях.

Весьма  существенны риски, связанные с  деятельностью партнеров организации - участников экономической жизни (в  том числе их законопослушностью как налогоплательщиков), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, отношением к соблюдению обязательств. Особенно надо отметить роль конкурентного окружения, от действий которого зависит многое в судьбе конкретного предприятия. В частности, важны информационные риски, связанные  с промышленным шпионажем и возможностями  проникновения конкурентов в  коммерческие тайны и иного воздействия  на внутренние дела организации, в частности, через компьютерные сети типа Интернет.

К этому  же типу можно отнести риски, связанные  с социальными и административными  факторами в конкретных регионах, с взаимоотношениями рассматриваемой  организации с органами местной  и региональной власти, как официальными, так и криминальными.

Финансовые  риски. Отметим прежде всего риски, связанные с колебаниями цен на товары и услуги (динамикой инфляции), ставки рефинансирования Центрального банка, норм банковских процентов по кредитам и депозитам, валютных курсов и других макроэкономических показателей, в том числе котировок государственных и частных (корпоративных) ценных бумаг. Часть этих рисков носит объективный, а часть – число спекулятивный характер. К этому же разделу можно отнести риски, связанные с нестабильностью законодательства и текущей экономической политики (т.е. с деятельностью руководства страны, министерств и ведомств). Дополнительные проблемы создает множественность нормативно-правовых актов, регулирующих хозяйственно-экономическую деятельность организации (порядка 10⁴ , если считать не только федеральные нормативно-правовые акты, но и нормативно-правовые акты субъектов федерации, например, г. Москвы), зачастую противоречащих друг другу, что вызывает необходимость в участии в работе организации юристов, в том числе в судебных процессах. 

В теории принятия решений в настоящее  время при компьютерном и математическом моделировании для описания неопределенностей  чаще всего используют такие математические средства, как:

- вероятностно-статистические  методы,

- методы статистики  нечисловых данных, в том числе  интервальной статистики и интервальной  математики, а также методы теории  нечеткости,

- методы теории  конфликтов (теории игр).

Они применяются  в имитационных, эконометрических, экономико-математических моделях, реализованных  обычно в виде программных продуктов.

Некоторые виды неопределенностей связаны с  безразличными к организации  силами - природными (погодные условия) или общественными (смена правительства). Если явление достаточно часто повторяется, то его естественно описывать в вероятностных терминах. Так, прогноз урожайности зерновых вполне естественно вести в вероятностных терминах. Если событие единично, то вероятностное описание вызывает внутренний протест, поскольку частотная интерпретация вероятности невозможна. Так, для описания неопределенности, связанной с исходами выборов или со сменой правительства, лучше использовать методы теории нечеткости, в частности, интервальной математики (интервал – удобный частный случай описания нечеткого множества). Наконец, если неопределенность связана с активными действиями соперников или партнеров, целесообразно применять методы анализа конфликтных ситуаций, т.е. методы теории игр, прежде всего антагонистических игр, но иногда полезны и более новые методы кооперативных игр, нацеленных на получение устойчивого компромисса.