Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений

Рис. 4.11. Модель комплексного оценивания качества премирования за риск

Рис. 4.12. Алгоритм обоснования премии за риск

271

–шаг 7 – определение размера премии в шкале МКО;

–шаг 8 – вычисление значения премии в физической шкале, используя функцию приведения;

–шаг 9 – установление ставки дисконтирования согласно формулам (4.1) или (4.2).

Дополнительное исследование подходящих матриц и окончательный выбор позволят разработать конкретные методические рекомендации по обоснованию ставки дисконтирования.

Выше показана возможность обоснования ставки дисконтирования инвестиционных проектов в предложенном варианте совмещения линейных и модифицированных матричных моделей свертки с топологической интерпретацией. Полученные результаты исследования раскрывают пути реализации двухэтапного ориентированного на предпочтения экспертов управления многофакторными рисками, сохраняющего полноценные возможности полезного использования профессиональных знаний экспертов, существенно ограничивая субъективизм экспертных оценок как источник манипулирования затратами на управление рисками и значениями устанавливаемых ставок дисконтирования, влияющих на привлекательность инновационных проектов. Это достигается разделением во времени двух последовательных этапов: разработки моделей рисков и hume-оптимального управления многофакторными рисками, включая назначение премий за риск.

Однако по сравнению с бинарной моделью многоуровневые модели обладают преимуществами [11], связанными с возможностями построения по каждому рискообразующему параметру функций чувствительности интегрального риска, являющихся инструментом обоснования управленческих решений, и динамики изменений состояний рисков, иллюстрируемой на фоне топологического представления моделей предпочтений.

272

4.1.5. Многоуровневые модели многофакторных рисков

Многоуровневые модели риска на основе деревьев критериев и матриц свертки встречаются в [1], а учитывающие оба рискообразующих параметра в литературе не встречаются.

При построении многоуровневых моделей предпочтений становится принципиальным выбор порядка структурного синтеза, который можно вести по двум альтернативным направлениям (рис. 4.13).

Рис. 4.13. Альтернативные двухуровневые модели риска

Безусловно, общим для обеих моделей является присутствие на их входах нечеткой экспертной информации об агрегируемых параметрах рисков. На этапе конструирования матриц свертки эта информация служит для идентификации их элементов, расположенных на пересечении строк и столбцов, указываемых целочисленными значениями аргументов, то есть являющихся четкими числами. Поэтому элементы матрицы могут вычисляться алгебраическими свертками как для возможности рисковых событий (для совместных независимых случайных событий)

так и для уровней ожидаемых потерь, соответственно с учетом в общем случае нелинейных функций приведения,

Для линейных функций приведения матрицы свертки представлены на рис. 4.14.

Рис. 4.14. Матрицы свертки рискообразующих параметров:

а – Р1 и Р2; б – С1, С2

Первая из указанных матриц соответствует общему случаю, охватывающему всю область определения возможности рискового события, и не несет в себе субъективного начала. Учет человеческого фактора (предпочтений) неизбежно влечет за собой нелинейность функций приведения и сужение области определения до размеров, существенных для ЛПР. Данные обстоятельства меняют наполнение матрицы свертки (см. рис. 4.14, а), поскольку вычисление ее элементов согласно выражению (4.35) связано с использованием функции приведения в прямой и обратной формах. Следовательно, простое тиражирование подобных матриц, как в частном случае линейных функций приведения, не приемлемо.

Топологическое представление построенных матриц нечеткой свертки, являющихся моделями предпочтений экспертов, иллюстрируется рис. 4.15, а и 4.16. Для сопоставления на рис. 4.15, б представлена топология четкой алгебраической свертки.

274

а б

Рис. 4.15. Топологическое представление матрицы нечеткой свертки факторов: а – Р1 и Р2 и б – четкой алгебраической свертки

человеческий фактор. В случае нечетких чисел присутствует сомнение эксперта в принадлежности его информации к целочисленным значениям.

275

4.2. Инновационные технологии управления конкурсной деятельностью

Проведение конкурсов как искусство выбирать лучшее из предложенного является основой прогресса и развития общества в условиях рыночной экономики. Однако за длительное время существования институт конкурсов не претерпел преобразований по существу (рис. 4.17). Совершенствовалась лишь форма проведения конкурсов, влияние которой на их эффективность весьма ограничено. Тем не менее данные мероприятия имеют большое значение для поступательного движения бизнеса и общества в целом.

Рис. 4.17. Традиционная форма проведения конкурса

На сегодняшний день разнообразие и количество конкурсов не вполне согласуются с характеристиками их массовости. Для анализа причин сложившейся ситуации целесообразно ввести показатели эффективности конкурсов как инструмента влияния на деятельность людей, например:

–объективность проведения конкурса, открытость, прозрачность процедур принятия решения (доступность для понимания и планирования деятельности потенциальными экспонентами);

–степень влияния на качество результатов деятельности (управленческий эффект);

–доля вовлеченного в конкурс контингента потенциальных экспонентов (массовость);

276

–ограничение возможностей манипулирования результатами конкурса (действенность барьеров против протекции

икоррупции);

–степень покрытия расходов на проведение конкурса (индекс доходности) и другие.

В статье обсуждаются инновационные технологии проведения конкурсов, базирующиеся на модифицированных механизмах комплексного оценивания.

На пути совершенствования института конкурсов стоит ряд принципиальных проблем:

1. Проблема прозрачности, открытости конкурсных процедур – возможности установить, что ожидает организатор конкурса от планируемого мероприятия, от остальных участников процесса.

Происхождение этой проблемы чисто гносеологическое, связанное с познанием рефлексивных человеческих предпочтений относительно любой группы однородных объектов.

Решение проблемы может быть достигнуто единственным способом – сведением множества частных критериев, описывающих сопоставляемые объекты, в одну комплексную

оценку в рамках предпочтений организатора конкурса

(рис. 4.18).

Рис. 4.18. Решение проблемы прозрачности конкурсов

277

2. Проблема обоснованности конкурсных решений – достаточного доказательства преимущества одного претендента перед другим в системе ценностей инициатора конкурса.

Методологически это требование соответствует установлению строгого порядка между претендентами, практически – разработке технологий комплексного оценивания с развитым свойством ранжирования (рис. 4.19), например, на основе дерева критериев и матричных сверток.

Рис. 4.19. Решение проблемы обоснованности конкурсных решений (r – технологии комплексного оценивания (ТКО))

3. Проблема объективности конкурсных решений, кроящаяся в субъективном (от инициатора) понимании правил выбора. Это становится ширмой, за которой может стоять желание участников манипулировать результатами конкурса на начальном этапе экспертного оценивания частных критериев или конечном – ранжирования претендентов, предлагая собственную интерпретацию предпочтений организатора конкурса.

Решение этой проблемы (рис. 4.20) лежит в плоскости совместного использования активной экспертизы, побуждающей экспертов высказывать истинные свои суждения на начальном этапе, и технологий комплексного оценивания, представляющих предпочтения инициатора на конечном этапе.

278

Рис. 4.20. Решение проблемы объективности конкурсных решений (АЭ – активная экспертиза)

4. Проблема обеспечения коллегиальности принятия коллективных решений конкурсными комиссиями в процессе обсуждения.

Решение проблемы видится в перемещении дискуссии с этапа принятия конкурсных решений на более ранний период, когда стороны договариваются о единой конкурсной политике (рис. 4.21), документируемой в виде согласованных предпочтений. Тогда дискуссии в решающей стадии конкурса теряют смысл.

Рис. 4.21. Обеспечение коллегиальности принятия решений: r1 – модель предпочтений лиц принимающих решение (ЛПР); r – согласованная модель предпочтений для принятия коллегиальных решений

279

5. Проблема либерального (конкурсного) управления деятельностью людей, которую следует считать инновационной в самой постановке.

В современных условиях либеральное управление творческой предметной деятельностью людей, безусловно, актуально. Для своего осуществления оно (как всякое управление) требует соблюдения требований интерпретируемости (наблюдаемости) результатов деятельности и селективности управленческих решений (управляемости). С этой целью (рис. 4.22) в момент объявления конкурса t° формируется вектор желаемых результатов деятельности и передается в руки претендентов для оптимального оперативного с периодом Т управления собственным развитием, исходя из имеющихся ресурсов.

Рис. 4.22. Решение проблемы либерального (конкурсного) управления: t0 – объявление условий проведения конкурса; tк – подведение итогов конкурса; Т – период управления

280