3. Дуалистический подход к оценке рисков

Статистический подход к анализу рисков на основе теории вероятности, многомерного статистического анализа возможен только при условии, когда риски соответствуют одновременно всем вышеперечисленным критериям.

Однако здесь отсутствует показатель тяжести риска [42].

Необходимо говорить о диалектическом единстве частоты – вероятности возникновения риска и тяжести события.

Риск любой системы, в том числе и маркетинга, характеризуется ресурсными (материальными) W и духовными Н противоречиями в системе и определяется переходом системы из одного состояния х(t) (при котором в системе отсутствуют катастрофы) в другое (когда в системе имеет место катастрофа).

, (4.1)

где - R(W, H, t) – оператор фазового пространства состояний системы.

Фазовое пространство состояний системы включает в себя два взаимно пересекающихся подпространства: материальное - R_S и структурное - R_H. При том, что эти подпространства составляют полную группу несовместных событий системы, уравнение фазового пространства состояний, описывающее риск, можно записать в виде:

. (4.2)

Материальное подпространство характеризует степень тяжести - S события, а структурное - вероятность возникновения - Р события.

Оценка тяжести риска

Тяжесть события в системе возникает в результате потери определенного количества ресурса – W_п в системе. Чем больше величина W_п в системе по отношению к полному количеству ресурса W системы, тем большей степени тяжести последствия соответствует это событие:

S = W_п /W, (4.3)

Оценка вероятности возникновения риска

Структура системы, ее объекты и связи между ними формируют частоту или вероятность Р(к) возникновения катастрофы - переход системы из состояния x(t) в .

Величина Р тождественна неопределенности (энтропии) Н состояния системы. Чем больше хаос, неопределенность состояния системы, тем выше вероятность возникновения катастрофы.

Неопределенность состояния СЭС можно найти, используя уравнение Шеннона:

, (4.4)

где P_i - вероятность состояния системы при данной степени свободы С;

N - число объектов в структуре.

Максимальная энтропия в системе возникает при равновероятных событиях P_i = 1/N, тогда

. (4.5)

Как было показано выше, оператор R(W, H, t), описывая переход из одного состояния системы x(t) в другое , объединяет одновременно как энергетическую - W, так и структурную – Н стороны процесса риска в социальной среде.

Поскольку степень тяжести катастрофы S aW, а вероятность возникновения P  H, то из (4.2) можно вывести комплексный показатель, характеризующий уровень риска системы:

R=PS. (4.6)

Таким образом, предложенная методика позволяет получить количественную оценку риска маркетинговых мероприятий. В приложении 1 приводится пример расчета рисков.

4. Нормирование и управление рисками

Для управления рисками можно ввести нормы предельно допустимых рисков (ПДР), которые подразделяются на: социальные, политико-правовые, техногенные, экономические и эко­логические.

В качестве нормативного ПДР - R_н могут выступать кривые уровня риска см. рис. 4.1

R_н = Р_н S_н (4.7)

где Р_н и S_н - нормативные значения вероятности и степени тяжести негативного события соответственно.

Все ПДР условно можно разбить на 5 уровней риска 2:

I уровень - эко­логические;

II уровень - экономические;

III уровень - техногенные;

IV уровень - политико-правовые;

V уровень - социальные.

Диапазон изменения определенной категорию риска

R_{н min} < R < R_{н max}, (4.8)

Согласно Конституции РФ (разд.1, гл. 2. Права и свободы человека и гражданина) проводить эксперименты на людях запрещено. Поэтому прежде чем приступить к управлению рисками целесообразно провести эксперименты на математических моделях.

Рассмотрим одну из таких моделей. В качестве исходного условия можно записать

P S= R_{н ,} (4.9)

где P и S - реальные значения вероятности и тяжести негативного события;

R_н - предельно допустимый уровень риска.

Рис. 4.1. Предельно допустимые риски

Для управления риском в сторону его снижения или стабилизации необходимо выполнить следующее условие

. (4.10)

Из уравнения (4.10) можно записать:

. (4.12)

Решив (4.12) относительно t имеем

. (4.13)