задачи исследования чувствительности. В прямых задачах требуется на основании заранее заданной информации о ситуации оценить риск, т.е. определить его уровень. В обратных определить ограничения на один или несколько варьируемых параметров исходной ситуации таким образом, чтобы выполнялись заданные ограничения на уровень приемлемого риска. В задачах исследования чувствительности, которые в определенном смысле являются следующим уровнем по отношению к прямым и обратным задачам теории риска, рассматривается чувствительность результатов упомянутых задач по отношению к варьированию параметров моделей (распределению вероятностей, областей изменения тех или иных величин и т.п.). Такое исследование необходимо в связи с неизбежной неточностью исходной информации. По результатам исследования чувствительности решается вопрос о том, принять ли полученные при анализе доходов и расходов результаты как достоверные или же отвергнуть как недостоверные. Если исследование чувствительности показывает недостоверность результатов анализа и оценки доходов, расходов, риска, то более подробное рассмотрение ситуации приведет исследователя к одному из следующих выводов: — уточнить каким-либо способом те параметры, неточность которых вносит наиболее существенный вклад в неточность результата; — изменить математические методы обработки исходных данных, с тем, чтобы уменьшить чувствительность ответа; — изменить постановку математической задачи анализа (например, вместо абсолютных значений некоторых компонент объекта оценивать относительные); — вообще отказаться от проведения стоимостного анализа доходов и расходов, и ограничиться качественными результатами. Математический аппарат в исследовании проблем аналитической оценки доходов и расходов определяется характером исходной информации, имеющейся в момент постановки задачи, и выбранным способом описания 123 |
ГЛАВА 3. СИСТЕМА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ОЦЕНОК ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА 3.1. Математические модели, применяемые при анализе рисков Несмотря на обилие публикаций, в которых встречается слово "риск" и имеется изрядное количество формул, следует признать, что теория риска производственной деятельности до настоящего времени недостаточно математизирована. Причина в том, что она сосредоточена на изучении наиболее трудно формализуемых аспектов теории принятия решений. Наиболее часто применяемым математическим аппаратом до сих пор остаются методы теории вероятностей. В этом разделе наряду с ними будут рассмотрены другие математические постановки задач теории риска [25] Математические задачи теории риска по их цели можно разделить на прямые, обратные и задачи исследования чувствительности. В прямых задачах требуется на основании априори заданной информации о ситуации оценить риск, т.е. определить его уровень. В обратных определить ограничения на один или несколько варьируемых параметров исходной ситуации таким образом, чтобы выполнялись заданные ограничения на уровень приемлемого риска. В задачах исследования чувствительности, которые в определенном смысле являются следующим уровнем по отношению к прямым и обратным задачам теории риска, рассматривается чувствительность результате упомянутых задач по отношению к варьированию параметров моделей (распределению вероятностей, областей изменения-тех или иных величин и т.п.). Такое исследование необходимо в связи с неизбежной неточностью исходной информации. По результатам исследования чувствительности решается вопрос о том, принять ли полученные при анализе риска результаты как достоверные или же отвергнуть как недостоверные. Если исследование чувствительности показывает недостоверность результатов анализа риска, то более подробное рассмотрение ситуации приведет 122 исследователя к одному из следующих выводов: уточнить каким-либо способом те параметры, неточность которых вносит наиболее существенный вклад в неточность результата; изменить математические методы обработки исходных данных, с тем чтобы уменьшить чувствительность ответа; изменить постановку математической задачи анализа риска (например, вместо абсолютных значений некоторых компонент риска оценивать относительные); вообще отказаться от проведения количественного анализа риска и ограничиться качественными результатами. Математический аппарат теории риска определяется характеро.м исходной информации, имеющейся в момент постановки задачи, и выбранным способом описания неопределенности. В настоящее время наиболее распространены три класса математических моделей, описывающих неопределенности: 1. стохастические модели; 2. лингвистические модели; 3. нестохастические (игровые) модели. Рассмотрим способы описания неопределенности на примере элементарных событий, т.е. несводимых в данной модели к комбинации более простых. В стохастических моделях неопределенность описывается распределением вероятностей на заданном множестве, в лингвистических -• задаваемой вербально функцией принадлежности, в нестохастических (игровых) задается лишь множество значений. Необходимой предпосылкой для обоснованного использования стохастических моделей является наличие статистически значимой информации о прошлых реализациях неопределенной переменной. Для построения функции принадлежности в лингвистических моделях используются экспертные суждения о степени предрасположенности того или иного потенциально возможного события к тому, чтобы быть 123 |