|
неблагоприятного исхода равномерно уменьшается с ростом базового показателя, то вероятность возникновения неблагоприятного исхода определяется исходя из следующей зависимости: Р =^Z2Lнеблаг. 1 ' Ь а где b верхняя граница зоны риска; а нижняя граница зоны риска; X фактическое значение базового показателя. Субъективная оценка вероятности является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях. Различная информация или различные возможности оперирования с одной и той же информацией объясняют широкое варьирование субъективных вероятностей. В основе субъективной оценки уровня риска лежит принцип безразличия, основанный на том, что одинаково правдоподобные события или суждения должны иметь одинаковую вероятность. Субъективная оценка риска отличается высокой степенью приблизительности результатов. Для уточнения субъективной оценки возможно применение теории Байеса, позволяющей корректировать первоначально установленные вероятности риска на основе получения некоторой дополнительной информации [148]. Для субъективной оценки уровня риска также действуют все аксиомы и теоремы теории вероятности. Если имеет место неопределенность (т.е. существует возможность отклонения будущего результата (дохода) от его ожидаемой величины, но невозможно даже приблизительно указать вероятности наступления каждого возможного результата), то выбор альтернативы оптимизации управленческого решения может быть произведен на основе одного из четырех критериев: 68 |
66 При применении перечисленных выше методов оптимизации управленческих решений в качестве весовой характеристики используется величина вероятности возникновения той или иной ситуации (явления, последствия). Для обеспечения достоверности и качества расчетов встает вопрос в определении ее значения. В настоящее время имеющийся математический и статистический аппарат позволяет осуществить как объективную (количественную), так и субъективную оценку вероятности возникновения того или иного явления (события, действия). Количественный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Частота при этом рассчитывается на основе фактических данных [34]. В настоящее время существует различные приемы количественного определения вероятности возникновения того или иного события. В таблице 12 представлены основные приемы, их характеристика и методы расчета. Субъективная оценка вероятности является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях. Различная информация или различные возможности оперирования с одной и той же информацией объясняют широкое варьирование субъективных вероятностей. В основе субъективной оценки уровня риска лежит принцип безразличия, основанный на том, что одинаково правдоподобные события или суждения должны иметь одинаковую вероятность. Субъективная оценка риска отличается высокой степенью приблизительности результатов. 67 Таблица 12. Характеристика приемов определение вероятности Название приема Методика расчета Характеристика Лемма Маркова Если случайная величина X не гфинимает отрицательных значений, то для любого положительного числа а справедливо неравенство: М(х) Р ( Х > а ) < где а М(х) математическое ожидание, т.е. среднее значение случайной величины; X любая случайная величина; Верхняя граница вероятности того, что случайная величина X отклонится в обе стороны от своего среднего значения на величину больше е определяется исходя из неравенства: Р( х х > 8 ) < О , где Неравенство Чебышева S заданное значение возможного отклонения случайное величины от среднего значения; сР' дисперсия случайной величины X а = ЕС , где п п количество измерении; Частный случай неравенства Чебьппева Верхняя граница вероятности того, что случайная величина X отклонится в одну из сторон от своего среднего значения на величину больше s определяется исходя из неравенства: _ _ 2 Р ( х х > s ) < ^ : 2 Применяются для определение количественного значения вероятности проявления какоголибо события или явления при любом количестве наблюдений и любом законе распределения вероятностей. Главный недостаток данные приемы имеют значительную долю неточности в определении уровня вероятности. Модель равномерного распределения Если предположить, риск возникновения неблагоприятного исхода равномерно уменьшается с ростом базового показателя, то вероятность возникновения неблагоприятного исхода определяется исходя из следующей зависимости: неблаг. 1 ' ^ Ь а b верхняя граница зоны риска; а нижняя граница зоны риска; X фактическое значение базового показателя; Применяется в том случае, если нет точных данных о действительно существующем законе распределения вероятностей базового показателя. Кроме того, трудность заключается в определении базового показателя, точно характеризующего устойчивость работы нефтяной компании, а также в четком обосновании границ зоны риска. 68 Для уточнения субъективной оценки возможно применение теории Байеса, позволяющей корректировать первоначально установленные вероятности риска на основе получения некоторой дополнительной информации. Для субъективной оценки уровня риска также действуют все аксиомы и теоремы теории вероятности. Если имеет место неопределенность (т.е. существует возможность отклонения будущего результата (дохода) от его ожидаемой величины, но невозможно даже приблизительно указать вероятности наступления каждого возможного результата), то выбор альтернативы оптимизации управленческого решения может быть произведен на основе одного из четырех критериев: Критерий MAXIMIN (критерий пессимизма, критерий Валъда) определяет альтернативу, которая максимизирует минимальный результат для каждой альтернативы. Критерий MINIMAX (критерий Сэвиджа) определяет альтернативу, которая минимизирует максимальный результат для каждой альтернативы. Критерий MAXIMAX (критерий оптимизма) определяет альтернативу, которая максимизирует максимальный результат для каждой альтернативы. Критерий БЕЗРАЗЛИЧИЯ выявляет альтернативу с максимальным средним результатом (при этом действует негласное предположение, что каждое из возможных состояний среды может наступить с равной вероятностью; в результате выбирается альтернатива, дающая максимальную величину математического ожидания). Базовым критерием считается MAXIMIN, его использование целесообразно в тех случаях, когда ошибки в выборе стратегии поведения могут привести к катастрофическим последствиям, а также когда решение |