2. Особенности управления системой в условиях риска

Особенности управления системой в условиях риска хорошо иллюстрируют задачи, связанные с привлечением инвесторов в отрасли эко­номики. Такие задачи требуют анализа последовательности решений и состо­яний внешней среды (состояния рынка, законодательной базы, инфраструктуры города и других факторов), когда одна сово­купность стратегий игрока-инвестора и состояний среды по­рождает другое состояние подобного типа. Экономико-матема­тические методы, основанные на одноэтапных играх (с приро­дой, таблицы решений), удобно использовать в задачах, имеющих одно множество альтернативных решений и одно мно­жество состояний среды.

Если имеют место два или более последователь­ных множеств решений, причем последующие решения основы­ваются на результатах предыдущих, и/или два или более мно­жеств состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событи­ям, происходящим с некоторой вероятностью), то используется дерево решений.

Дерево решений - это графическое изображение последова­тельности решений и состояний среды с указанием соответству­ющих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций аль­тернатив и состояний среды.

Рассмотрим два примера, когда системный анализ может применяться для управления системой в условиях неопределенности и, соответственно, риска [2].

Пример 1. Строительство новой автозаправочной станции (АЗС). Нефтеснабженческая компания должна решить, стоит ли строить новую АЗС на данном участке, чтобы в дальнейшем ее эксплуатировать. Руководство компании готово взять участок в аренду, но для него не ясны многие обстоятельства:

• в какую сумму обойдется строительство, зависящее от по­ложения участка, необходимости его профилирования, улучшений прилегающей территории, прокладки подъездных дорожек;

• на какое количество сбыта через новую АЗС горюче-смазочных материалов в данном районе можно рассчитывать;

• сколько будет стоить эксплуатация АЗС.

В распоряжении руководства имеются объективные данные об аналогичных и не вполне похожих АЗС этого типа. При помо­щи выборочного опроса владельцев автомобилей можно полу­чить дополнительные сведения, которые, однако, не дают исчер­пывающей информации. Кроме того, опрос стоит денег; поэто­му еще до того, как будет принято окончательное решение (строить или нет), следует определить, есть ли необходимость собирать эти сведения.

Пример 2. Новое производство стройматериалов. Неболь­шая строительная фирма освоила новые технологии выпуска со­временных стройматериалов в районе, где мало сильных конку­рентов. Руководство компании должно принять решение и выб­рать один из двух вариантов:

• производить эту краску самим, и если «да», то какой про­изводительности нужен цех и какой участок земли для него необ­ходим в соответствующей ТЭЗ;

• продать оборудование (технологию) специализированной фирме, которая имеет дело с производством и сбытом стройматериалов.

Основные источники неопределенности:

• рынок сбыта, который фирма может обеспечить при продаже своих стройматериалов по данной цене;

• расходы на освоение земельного участка, строительство цеха и рекламу, если эта фирма будет сама производить и продавать стройматериалы;

• время, которое потребуется конкурентам, чтобы выпустить на рынок подобный товар (успеет ли фирма за этот срок окупить затраты, понесенные для того, чтобы стать лидером в данной сфере производства).

Строительная фирма может получить некоторые дополни­тельные сведения, имеющие косвенное отношение к проблемам проникновения конкурентов на рынок сбыта, если поручит соот­ветствующие исследования консалтинговой фирме. Но к выводам консалтинговой фирмы следует относиться с осторожностью, ибо конкуренты по истечении некоторого времени могут изме­нить свое поведение на рынке.

После формирования дерева решений, т.е. возможных альтернатив управления системой в условиях неопределенности, руководству необходимо принять решение о выборе наиболее оптимального варианта.

Принятие решений на основе исходной информации различной полноты является важным этапом управления системой в условиях риска. Чтобы использовать математические (формализованные) методы выбора решений, необходимо располагать полной и достаточно определенной информацией.

Под полной информацией понимается такая, которая позволяет определить численное значение целевой функции, отражающей функционирование системы или отдельного процесса, для каждой из сравниваемых альтернатив в условиях заданных ограничений.

Определенной информацией будем считать информацию об однозначно предсказуемых значениях параметров и условиях. Такую информацию можно получить лишь при строго формализованной целевой функции и при описании свойств объекта исследования детерминированными либо статистическими моделями.

По полноте и определенности исходной информации можно выделить три методологических подхода, позволяющих выбрать решение однозначно, с определенной степенью вероятности и в условиях неопределенности [10].

Первый подход. Строгий выбор решения, однозначно определяющего результат, может быть получен формализованными методами исследования операций при наличии полной и определенной исходной информации.

Второй подход. Выбор решения, определяющего результат с заданной вероятностью и оценивающего степень риска, может быть получен формализованными методами с использованием теории вероятностей, если система описывается стохастическими моделями, а объем информации достаточно полный.

Третий подход. Решение принимается в условиях неопределенности, когда отсутствует необходимая информация, либо потому, что не было проведено должное исследованием системы, тенденций ее развития и внешних условий, либо потому, что система находится под воздействием нестационарных случайных факторов.

Для принятия решений в условиях неопределенности используются эвристические методы, теория игр и комбинированные методы, в том числе имитационное моделирование.