|
путей в графе, прохождение по которым ведет к наиболее тяжелым последствиям. Выявление таких путей может указать на эффективные меры компенсации не эффективности, а как минимум — рекомендовать по возможности избегать попадания на такие пути. Выбор методов анализа чувствительности определяется способом описания погрешности исходных данных. Параметры статистически нагруженной Г1СС условные вероятности переходов по ПСС оценивают, как правило, либо путем статистической обработки полученных данных (например, сведений об отказах средств информационной техники), либо путем опроса экспертов. В случае расчета статистических данных погрешность точечных оценок обычно описывается доверительными интервалами, а в случае экспертных данных либо задается интервал, в котором находится искомое значение, либо определяется функция принадлежности. Таким образом, наиболее удобным способом описания стохастической нагрузки НПСС оказываются интервальные оценки вероятностей. Поскольку ПСС, снабженная интервальными оценками вероятностей переходов, может быть интерпретирована как специальный вид НПСС, то задача анализа чувствительности сводится к задаче анализа риска для НПСС со смешанным описанием неопределенности. Основные трудности применения математических методов анализа доходов, расходов, риска, основанных на статистическом описании неопределенности, обусловлены возможной неадекватностью моделей и неточностью идентификации параметров. Как правило, неадекватность моделей является следствием неполноты информации об объекте, источниках. Причины неадекватности моделей не могут быть исключены полностью, поэтому анализ, скорее всего, должен проводиться с целью выявления и оценки факторов, чем для доказательства принципиально недостижимой «абсолютной» безопасности (безрисковости). В тоже время, исследование чувствительности в такой ситуации не только помогает контролировать 128 |
После вычисления распределения вероятностей наступления тех или иных последствий реализации выбранных для анализа факторов риска (или их сочетаний) можно вычислить значения показателей уровня риска, т.е. решить прямые задачи анализа риска. Следует заметить, что задача отыскания и перечисления всех путей, соединяющих данную исходную вершину с данной финальной, представляет самостоятельный интерес для анализа риска. Она не только возникает при решении прямых и обратных задач теории риска, но и тесно связана с задачами качественного анализа риска, то есть с определением тех путей в графе, прохождение по которым ведет к наиболее тяжелым последствиям. Выявление таких путей может указать на эффективные меры компенсации риска, а как минимум рекомендовать по возможности избегать попадания на такие пути. Выбор методов анализа чувствительности определяется способом описания погрешности исходных данных. Параметры статистически нагруженной ПСС условные вероятности переходов по ПСС оценивают, как правило, либо путем статистической обработки полученных данных (например, сведений об отказах средств информационной техники), либо путем опроса экспертов. В случае статистических данных погрешность точечных оценок обычно описывается доверительными интервалами, а в случае экспертных данных либо задается интервал, в котором находится искомое значение, либо функция принадлежности. Таким образом, как и в более общем случае, наиболее удобным способом описания стохастической нагрузки НПСС оказываются интервальные оценки вероятностей. Поскольку ПСС, снабженная интервальными оценками вероятностей переходов, может быть интерпретирована как специальный вид НПСС, то задача анализа чувствительности сводится к задаче анализа риска для НПСС со смешанным описанием неопределенности. Основные трудности применения математических методов анализа П С С . 128 риска, основанных на статистическом описании неопределенности, обусловлены возможной неадекватностью моделей и неточностью идентификации параметров. Как правило, неадекватность моделей является следствием неполноты информации об объекте источников риска. Причины неадекватности моделей не могут быть исключены полностью. Поэтому анализ риска скорее всего должен проводится с целью выявления и оценки факторов риска, чем для доказательства принципиально недостижимой «абсолютной» безопасности (безрисковости). В тоже время исследование чувствительности в такой ситуации не только помогает контролировать точность результатов, но и отсеивать несущественные переменные. Нестохастические модели. В данном случае для каждой неопределенной переменной задается неупорядоченное множество значений. В этом случае ни одно из возможных значений переменных не является более и менее чем другие предрасположенным к тому, чтобы реализоваться. Нестохастическое описание неопределенности применяется преимущественно при качественном анализе риска. Для количественного анализа риска используются иные подходы (либо стохастические, либо смешанные). Смешанные описание неопределенности. В данном случае неопределенная переменная является случайной величиной, ее распределение задано неполно вместо значения параметров распределения заданы лишь множества, в котором эти параметры находятся. То есть смешанно-неопределенная переменная это случайная величина, распределение вероятности которой зависит от параметра. Риск — категория вероятностная, поэтому в процессе оценки и количественного определения степени риска используют вероятностные расчеты. Общеметодический подход к количественной оценки риска связан с использованием статистического метода. Главными инструментами статистического метода расчета риска являются показатели: 129 |