
- •1.2. Онтологія та гносеологія ризику
- •1.3. Невизначеність в економіці
- •1.4. Конфлікт в економіці
- •1.5. Альтернативність
- •1.6. Концептуальні засади ризикології
- •1.8. Суспільство ризику
- •1.9. Актуальні проблеми ризикології
- •Системний аналіз ризику в економіці та підприємництві
- •2.1. Сутність і системні властивості ризику
- •2.2. Ризикотвірні чинники
- •2.3. Класифікація ризику
- •2.3.1. Методологічні та методичні підходи
- •2.3.2. Характеристика видів ризику в деяких сферах економічної діяльності
- •2.3.3. Необхідність урахування специфіки підприємницької діяльності в дослідженні ризику
- •2.4. Суб'єкти ризику
- •2. 5. Сприйняття ризику
- •2.5.1. Психологічне сприйняття ризику
- •2.5.2. Аспекти сприйняття ризику
- •2.5.3. Асиметрія сприйняття ризику
- •2.5.4. Соціальне підсилення ризику
- •2.5.5. Неадекватне сприйняття ймовірностей
- •2.6. Складність економічних систем та аналіз ризику
- •2.7. Кількісний аналіз ризику
- •2.7.1. Метод аналогій
- •2.7.2. Аналіз чутливості (вразливості)
- •2.7.3. Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •2.7.4. Аналіз ризику можливих збитків
- •2.7.5. Наслідки кількісного аналізу ризику
- •3.1. Загальні підходи до кількісної оцінки ризику
- •3.2. Кількісні показники ступеня ризику в абсолютному вираженні
- •3.3. Ризик у відносному вираженні
- •3.4. Граничні межі ризику
- •3.5. Системні показники ступеня ризику
- •3.6. Міра відсоткового ризику
- •Експертні процедури та методи суб'єктивних оцінок у вимірюванні ризику
- •4.1. Здобуття інформації
- •4.2. Методи обробки експертної інформації
- •4.3. Узгодження та агрегування оцінок експертів з урахуванням компетентності
- •За ризиком на базі неиронних мереж
- •4.4.1. Виявлення переваг і нейронні мережі
- •4.4.2. Проблема узгодження пріоритетів (переваг) за ризиком
- •Теоретико-ігровий підхід до моделювання ризику
- •5.1. Теоретико-ігрова модель
- •5.1.1. Класифікація інформаційних ситуацій
- •5.1.2. Інгредієнт функціонала оцінювання. Функція ризику
- •5.1.3. Зведення економічних колізій до ігрових задач
- •5.2 Моделювання економічного ризику. Концепція теорії гри
- •Критерій Байєса та його модифікації
- •Критерії мінливості (варіації) значень елементів функціонала оцінювання
- •5.3.1. Приклади багатоцільових задач прийняття рішень
- •5.3.2. Теоретико-ігровий підхід з урахуванням множини цілей
- •5.3.3. Критерій мінімальної відстані між інформаційними кубами
- •5.3.4. Ієрархічна модель прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень
- •5.3.5. Аналіз ієрархій: теоретико-ігровий підхід
- •5.5. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі)
- •6.4. Класифікація підходів до управління ризиком
- •6.6. Загальні підходи до зниження ступеня ризику
- •7.1. Класична теорія портфеля
- •7.3. Теоретико-ігрова концепція вибору портфеля
- •7.3.1. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.3.2. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.4. Оптимізація структури портфеля
- •8.1. Вартість, час, ризик
5.3.3. Критерій мінімальної відстані між інформаційними кубами
Нехай різні (в тому числі і суперечливі) цілі СПР відображаються N функціоналами оцінювання
Для спрощення викладок вважатимемо, що всі матриці F1 (l = l,...,N) за фіксованої кількості рядків (рівній т) мають однакову кількість стовпчиків, тобто:
Мається
на увазі, що побудова кожного функціонала
оцінювання відбувається на основі
рівних щодо кількості, але не збіжних
поелементно множин станів економічного
середовища
.
У
випадку, коли функціонали оцінювання
будуються на основі однієї і тієї ж
множини станів економічного середовища,
розподіли ймовірності настання цих
станів для кожного з них можуть бути
різними.
Нехай
аналітиками ідентифіковані інформаційні
ситуації, в полі яких необхідно приймати
рішення, а також визначені локальні
критерії якості стратегій, що відповідають
цим інформаційним ситуаціям. Тоді,
як це запропоновано у [123], для кожного
цільового функціонала оцінювання F1
будуємо
куб інформації
елементами
якого є оцінки чистих стратегій Sk
для
кожного стану економічного середовища
згідно з t-м
критерієм якості на основі функціонала
оцінювання F1.
Для
чистої стратегії sk
через
вертикальний перетин кубів інформації
К',
l=1,
..., N
отримуємо
N
інформаційних
матриць K'(sk),
які,
у свою чергу, об'єднуємо в куб інформації
щодо стратегії. Цей куб позначимо через
KK(sk),
k
= l,
...,
m.
Для змішаної стратегії sP куб інформації будуємо за формулою:
3
урахуванням пріоритету функціоналів
оцінювання, що задається вектором
вагових коефіцієнтів UF
=(
l= 1,...,N), застосовуючи
методику Хеммінга, визначимо відстань
між кубами інформації стосовно чистої
стратегії Sk
І
змішаної стратегії sp
за
формулою:
Де
U1E
=(
,l=1,…,n)—
вектор вагових коефіцієнтів пріоритету
за врахування як пріоритету інформаційних
ситуацій, так і пріоритету локальних
критеріїв якості стратегій [123].
Тоді математична модель принципу оптимальності для багатоцільової багатокритеріальної задачі має вигляд:
Якщо ж для оцінювання відстані між кубами інформації враховуються лише несприятливі для СПР відхилення, то принцип оптимальності набуде вигляду:
де
-
індикатор
несприятливого відхилення.
5.3.4. Ієрархічна модель прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень
В основу ієрархічної моделі прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень покладено принцип гнучкого (одночасного) врахування пріоритету локальних критеріїв якості стратегій, інформаційних ситуацій (у полі яких застосовуються ці критерії) та функціоналів оцінювання (що адекватно відображають цілі, яких хоче досягнути СПР). Розглянемо задачу знаходження багатоцільового багатокритеріального рішення (стратегії), коли СПР виокремлені N цілей і кожній з них відповідає свій функціонал оцінювання. Функціонали оцінювання можуть мати різні інгредієнти, різну розмірність То.Щ°- Рішення приймається комплексно, тобто виходячи з позиції різних інформаційних ситуацій. Крім того, в полі кожної інформаційної ситуації рішення повинне враховувати особливості Різних критеріїв прийняття рішень.
Для розв'язання поставленої задачі доцільно скористатись Ієрархічною моделлю, структуру якої наведено на рис 5.1.
оператор зваженого згортання з урахуванням вектора вагових коефіцієнтів пріоритету.
Якщо позначити через ZNF оператор згортання N цільових функціоналів оцінювання в полі кількох інформаційних ситуацій, то структуру відповідної ієрархічної моделі підтримки прийняття рішення можна подати у вигляді такої схеми:
Логічним є подальше узагальнення наведеної моделі. Зокрема, у випадку прийняття рішень, процеси опрацювання яких є розпарале-леними і здійснюються кількома «штабними» командами (наприклад, Організація Об'єднаних Націй, Євросоюз, корпорації, побудовані на принципах організаційної ієрархії (холдингу), урахування глобального, регіонального (територіального) поділів тощо). У такому разі може виникнути необхідність у порівнянні інформації, яку містять вектори-стовпчики виду «FT» — рейтинги відповідних рішень (проектів) з позиції нації - держави або кожного структурного підрозділу (чи «штабної» команди). Тому доцільно у разі виникнення подібної ситуації ввести ще один рівень ієрархії — рівень президента корпорації (генеральної дирекції фірми тощо).
Перспективним є використання запропонованого підходу до побудови ієрархічних моделей, що враховують динаміку розвитку економічної системи.