15. Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях неопределенности и риска.

Анализ и оценка последствий риска необходимы с целью исключения возможности провала или предупреждения ущерба при принятии решений. Этапы процесса анализа риска: 1. выявление внутренних и внешних факторов, увеличивающих или уменьшающих конкретный вид риска; 2. анализ выявленных факторов; 3. оценка конкретного вида риска (в том числе финансового); 4. установка допустимого уровня риска; 5. анализ отдельных операций по выбранному уровню риска; 6. разработка мероприятий по снижению риска.

Последствия решений можно оценить через систему критериев, предусматривающих различную степень риска: 1. критерий Вальда (наибольшая осторожность) – «рассчитывай на худшее»; 2. критерий Сэвиджа (минимизация большого риска) – «рассчитывай на лучшее»; 3. критерий Лапласа – «ориентируйся на среднее»; 4. критерий крайнего оптимизма – «верь в удачу»; 5. критерий максимального сожаления – «меньше сожаления в будущем»; 6. критерий Гурвица – «компромисс»; 7. критерий математического ожидания.

Оценка степени риска производится в процессе анализа альтернативных решений. Состоит из трёх этапов: определение вероятности наступления события, определение размера последствий риска, определение допустимого уровня риска. В результате осуществления оценки степени риска определяется информация, необходимая для управления риском.

Теория полезности и ее использование для поиска решений в условиях неопределенности и риска. Полезность выступает в качестве приведённого показателя, обобщённо выражающего потери или выигрыш, когда все ценности приведены к одной шкале. Термин «полезность» означает важность конечного варианта решений, которую можно оценить формально. Шкала полезности и выбираемый критерий оценки решения определяются логикой руководителя. Полезность измеряется в произвольных единицах, называемых единицами полезности. В условиях риска лицо, принимающее решение, выбирает вариант, максимизирующий величину полезности.

Методы раскрытия информационной неопределенности:

1. Задано распределение априорных вероятностей на элементах Sj (j = 1,…,k) множества {S}, где S – множество состояний среды (или природы), информацией о которых располагает субъект в момент принятия решений. Для раскрытия информационной неопределённости используют динамический ряд, где V₁, V₂, V₃… - состояния среды, а i₁, i₂, i₃… - вероятности:

   Si	V1	V2	V3	V…	Vn
   ri	i1	i2	i3	i…	in

2. Задано распределение вероятностей с неизвестными параметрами на элементах Sj (j = 1,…,k) множества S (случай параметрического распределения вероятностей). Для раскрытия информационной неопределённости используют параметрическое распределение вероятностей (кривая нормального распределения, где мы имеем большое число независимых между собой факторов) или математическое ожидание (это среднее значение случайной величины с весами, где в качестве весов рассматриваются вероятности), или дисперсию случайной величины (это математическое ожидание квадрата отклонения значения случайной величины от математического ожидания случайной величины). Любое распределение описывается кривой.

3. Задана система предпочтений на априорных вероятностях распределения элементов множества S. Для раскрытия информационной неопределённости специальным образом (часто интуитивно) строятся дескриптивные (описательные) решения и затем ставятся вспомогательные вопросы о предпочтении этих решений.

4. Характеризуется неизвестным распределением вероятностей на элементах множества {S} и «пассивной»природой. Для раскрытия информационной неопределённости используют принцип Бернулли: если нет основания считать одно состояние среды более вероятным, чем любое другое, то априорные вероятности среды нужно считать равновероятными.

5. Характеризуется антагонистическими интересами среды при принятии решений. Для раскрытия информационной неопределённости используются принципы MINMAX и MAXMIN (решение оценивается по наихудшему состоянию среды, а затем из худших выбирается наихудший вариант и наоборот для MINMAX).

6. Смешанные информационные ситуации (комбинации первых пяти ситуаций). Для раскрытия неопределённости также используются комбинации перечисленных ранее способов.

Реальный и идеальный эксперимент. Идеальным называют эксперимент, приводящий к совершенно точному знанию состояния среды, имеющему место в конкретной ситуации. Идеальный эксперимент – это эксперимент, снимающий неопределённость. Реальный эксперимент не приводит к выяснению точного состояния среды, а лишь даёт косвенное свидетельство в пользу тех или иных состояний.

Критерии оценок информационных ситуаций – такие величины (характеристики, показатели и т.п.), которые можно выразить количественно, измерить или вычислить и связать с факторами, влияющими на ход и результаты процесса принятия решений. Для первой информационной ситуации в качестве критерия принятия решений используют критерий Байеса. В случае второй информационной ситуации определяют значение параметра (параметров) распределения значения вероятностей. В случае третьей информационной ситуации специальным строятся описательные решения и затем ставятся вспомогательные вопросы о предпочтениях этих решений. В случае четвёртой информационной ситуации используют принцип Бернулли: если нет оснований считать одно состояние среды более вероятным, чем любое другое, то априорные вероятности состояний среды нужно считать равновероятными. В случае пятой информационной ситуации критерии основываются на принципах MINMAX и MAXMIN (решение оценивается по наихудшему состоянию среды, а затем из худших выбирается наихудший вариант и наоборот для MINMAX).

Множество Эджворта-Парето – есть две альтернативы и два параметра (больной здоровый и бедный богатый) вопрос, что лучше здоровый, но бедный или богатый и больной. Эти альтернативы по этим критериям не сравнимы, нужен третий критерий. Вот таких несравнимых альтернатив – это и есть множество Парето.