20. Сущность игрового моделирования как метода оценки риска. Критерии оценки риска при работе с матрицей результатов

Игровое моделир., что в х/д связано с субъективным поведением человека, начинает привлекать неформализованные процедуры диагностики и учитывают субъективное восприятие.

В теории игр предполагается, что игроки выбирают свои варианты действий независимо друг от друга.

Цель игры: достижение некоторой точки равновесия. Она отраж. стремление чел. к уверенности и надежности и, поэтому, обеспеч. наибольший выигрыш.

В ходе игры возможен и выбор, отличный от равновесия и связ. с риском, но при выборе такого варианта важно учесть и оценить все отрицательные моменты и одновременно открывающиеся положительные возможности.

Основой выбора варианта в игровом моделир. - матрицы рез-тов {Yij} и потерь {Zij}, где i – сравниваемые варианты, j – все состояния среды организации в зависимости от факторов риска.

Критериями оценки риска при игровом моделир. явл.:

- критерий maxmin; - критерий minmax; - критерий minmin; - критерий maxmax; - критерий Лапласа; - критерий Байеса; - критерий Гурвица и др.

Критерий maxmin. Прим. при работе с матрицей результатов. Суть: при выборе альтернативы, лучшим признается тот вариант, который обеспечивает получение наибольшего из всех минимально возможных вариантов: Y = max_imin_j {Yij}.

Максиминная оценка преследует цель получения максимального выигрыша при плохих условиях, поэтому она дает хороший результат при осуществлении выбора в условиях риска и неопределенности. Но выбранный на ее основе вариант при стабильной ситуации не всегда является эффективным. В таких случаях лучше опираться на оптимистические оценки и использовать критерий максимакса.

Критерий максимакса работает с матрицей результатов и ориентирует организацию на наилучший результат из всех максимально возможных:

Y = max_imax_j {Yij}

Этот критерий базир. на оптимист. прогнозе, когда рук. полностью уверен в развитии ситуации на рынке и положительном влиянии всех факторов среды.

Критерий Гурвица – компромисс в приведенных подходах. В этом случае оптим. является рез-т на ур. оптимизма-пессимизма по следующей формуле:

Y = ʎ*max{Yij} + (1-ʎ)*min{Yij}

ʎ – уровень оптимизма-пессимизма, значение которого устанавливает сам руководитель на основе субъективной оценки, 0-1.

Правило Гурвица позволяет взвешивать между собой наилучш. и наихудш. варианты, чем ʎ ближе к 1 тем больше внимание на выбор оказ. возм. результат. ʎ=1 - правило переходит в правило максимакс, если=0 - минимина.

ʎ выражает субъективное выраж. руководителя к осуществляемому выбору – понимание ситуации, склонность к риску, эмоционального состояния.

Как правило, игровое моделирование применяется в тех случаях, когда у реализуемого проекта нет аналогов и отсутствует опыт реализации.

Однако при колебаниях выбора альтернативы оно может применятся для получения дополнительных сведений в процессе анализа риска, которые проводятся другими методами.

21. Сущность игрового моделирования как метода оценки риска. Критерии оценки риска при работе с матрицей потерь

Игровое моделир., что в х/д связано с субъективным поведением человека, начинает привлекать неформализованные процедуры диагностики и учитывают субъективное восприятие.

В теории игр предполагается, что игроки выбирают свои варианты действий независимо друг от друга.

Цель игры: достижение некоторой точки равновесия. Она отражает стремление человека к уверенности и надежности и, поэтому, обеспечивает наибольший выигрыш.

В ходе игры возможен и выбор отличный от равновесия и связанный с риском, но при выборе такого варианта важно учесть и оценить все отрицательные моменты и одновременно открывающиеся положительные возможности.

Основой выбора варианта в игровом моделировании явл. матрицы результатов{Yij} и потерь {Zij}, где i – сравниваемые варианты, j – все состояния среды организации в зависимости от факторов риска.

Критериями оценки риска при игровом моделир. явл.:

- критерий maxmin; - критерий minmax; - критерий minmin; - критерий maxmax; - критерий Лапласа; - критерий Байеса; - критерий Гурвица и др.

Если использовать матрицу потерь, то правило максимина переходит в критерий минимакса, так как избирается вариант, которые предусматривает минимум потерь из всех возможных вариантов. Z = min_imax_j {Zij}

Минимаксная оценка преследует цель получения максимального выигрыша при плохих условиях, поэтому она дают хороший результат при осущ. выбора в условиях риска и неопределенности. Но выбранный на ее основе вариант при стабильной ситуации не всегда является эффективным. В таких случаях лучше опираться на оптимистические оценки и использовать критерии минимина.

При применении матрицы потерь – минимина. Z = min_imin_j {Zij}

Этот критерий базир. на оптимист. прогнозе, когда рук. полностью уверен в развитии ситуации на рынке и положительном влиянии всех факторов среды.

Критерий Гурвица – компромисс в привед. подходах. В этом случ. оптим. является результат на уровне оптимизма-пессимизма по следующей формуле: Y = ʎ*max{Yij} + (1-ʎ)*min{Yij}, ʎ – уровень оптимизма-пессимизма, знач. кот. уст. сам рук. на основе субъект. оценки, 0-1.

Правило Гурвица позволяет взвешивать между собой наилучш. и наихудш. варианты, чем ʎ ближе к 1 тем больше внимание на выбор оказ. возм. результат. ʎ=1 - правило переходит в правило макси макс, если=0 - минимина.

ʎ выражает субъективное выраж. руководителя к осущ. выбору – понимание ситуации, склонность к риску, эмоционального состояния.

Как правило, игровое моделир. прим. в тех случаях, когда у реализуемого проекта нет аналогов и отсутствует опыт реализации.

Однако при колебаниях выбора альтернативы оно может прим. для получ. доп. сведений в процессе анализа риска, кот. проводятся другими методами.