 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Природні чинники
Як і у разі техногенних чинників тут утворюється такі ж самі три компоненти ризиків, незалежно від того, яке саме джерело викликало катастрофу, але при цьому усі ці компоненти існують одночасно, хоча й проявляються у кожному разі по різному (наприклад, землетрус викликає деструкцію будівель та інших інженерних споруд, порушення зв’язку, численні жертви серед населення, сприяє епідеміям, пожежам, як і виверження вулкану, яке до того ж додає забруднення атмосфери). Природні чинники, як правило, враховують опосередковано. Так, у місцях, де існує велика імовірність землетрусів, розбудова ведеться з використанням сейсмостійких конструкцій, які враховують середню за період спостереження (або максимальну) тектонічну діяльність у цьому регіоні; теж саме стосується і впливів повеней, буревіїв або торнадо. Якщо ж природні чинники проявляються досить рідко, в більшості випадків ризик від їхньої дії не розглядається, оскільки, хоча наслідки можуть бути дуже серйозні, імовірність реалізації таких подій вкрай низька. Так, влучення блискавки у літак може призвести до загибелі літака з усіма пасажирами та екіпажем, але ризик такої події настільки незначний (тим паче, що сучасні методи спостереження допомагають своєчасно обійти грозовий фронт), що цей ризик не розглядається.
7.3. Методи аналізу ризиків.
Для того, щоб всебічно оцінити ризики і прийняти відповідні управлінські рішення, необхідно ці ризики проаналізувати. Найбільш ефективним є комплексний підхід до аналізу ризиків. Такий підхід дозволяє отримати найбільш повне уявлення про можливі результати реалізації проекту, тобто про усі позитивні та негативні «несподіванки», які можна очікувати, й одночасно робить можливим широке застосування математичних методів для аналізу ризиків, у першу чергу математичних моделей. Але жодна практична проблема безпосереднє не зв’язана з таким математичним поняттям, як головна імовірнісна множина. Тому перед вирішенням практичного завдання за допомогою теорії імовірності (а саме такий математичний апарат використовується під час аналізу ризиків) необхідно сформулювати це завдання в імовірнісних термінах. А для цього треба побудувати математичну модель цього завдання. Крім того, треба мати на увазі, що більшість явищ, які ми спостерігаємо, досить складні, тому і модель може виявитися настільки «непрозорою», що це ускладнить отримання адекватного рішення і тому часто необхідно переглядати модель з метою її спрощення.
В теорії ризиків розглядають наступні види математичних моделей: прямі, зворотні та моделі для дослідження чутливості. В прямих моделях оцінювання ризику, пов’язане з визначенням його рівню, здійснюється на підставі апріорної інформації. У зворотних моделях оцінювання встановлюються обмеження на один або декілька вихідних параметрів, що варіюються, з метою задоволення заданих обмежень на рівень прийнятного ризику. Головна ідея методу дослідження чутливості, який застосовується у зв’язку з неминучою неточністю вихідної інформації, полягає в аналізі уразливості, ступеню змінюваності результативних показників по відношенню до варіації параметрів моделей (розподіл ймовірностей, області змін тих чи інших величин, тощо). Висновки дослідження чутливості проекту віддзеркалюють ступінь достовірності отриманих під час аналізу проектних результатів. У разі їхньої недостовірності аналітик буде вимушений реалізувати одну з наступних можливостей:
- Уточнити параметри, неточність яких є найбільш суттєвою у спотворенні результату;
- Змінити методи обробки вихідних даних з метою зменшення чутливості відгуку;
- Змінити математичну модель аналізу проектних ризиків;
- Відмовитися від проведення кількісного аналізу ризиків проекту.
Для аналізу ризиків проектів широко застосовують наступні класи математичних моделей, які враховують невизначеність і відрізняються одна від одної способом описання:
- Стохастичні моделі.
- Лінгвістичні моделі.
- Не стохастичні (ігрові) моделі.
До стохастичних моделей відносять моделі, які мають справу із стохастичними процесами, причому стохастичним звуть процес, в якому фігурує множина випадкових величин, залежних від параметру t (як правило – часу), або декількох параметрів. Кожній кінцевій множині значень параметру t можна зіставити сумісний розподіл зв’язаних із ним випадкових величин. Якщо параметр t приймає дискретні значення, відповідні цім значенням t дискретні величини зазначаються як Х1, Х2,…
Найпростішим прикладом стохастичної моделі ризику є модель Байєса:
,
де p{Xi|E} – умовна імовірність події Хі у разі, якщо подія Е відбулася, Х1, Х2, … Хі – послідовність попарно несумісних подій (альтернатив на дереві рішень), які утворюють повну групу (оскільки будь-яке рішення повинно бути прийнятим)
При цьому для кожної пари подій Хі та Е (де Е – будь-яка альтернатива на попередньому етапі прийняття рішення, від якої починається чергове «розгалуження», що веде до події Хі) ця модель дозволяє обчислити «апостеріорні» імовірності 
через «апріорні» імовірності 
«гіпотез» 
.
Лінгвістичні моделі – це моделі, які використовують для опису поведінки об’єктів не математичні терміни, а «лінгвістичні», тобто «нечіткі», «якісні» характеристики стандартних компонентів знань, а також елементи так званої «нечіткої» логіки.
Як приклад можна навести функцію належності m тієї чи іншої людини (такої, що ніколи не палила [НП], не зловживає палінням [НЗ], затятого курця [ЗК]) до ризику захворювання на рак легенів у разі регулярного та тривалого перебування у приміщенні, атмосфера якого інтенсивно забруднюється димом від сигарет (рис.7.4). Як видно з рис.7.3, концентрації канцерогенів χ1 та χ2 є пороговими для ЗК та НЗ, відповідно, тобто такими, за якими ризик захворювань для цих категорій людей починає суттєво збільшуватися відносно ризику для категорії НП. Ступінь розподілу (χ2 – χ1) характеризує ступінь нечіткості визначення, яке суттєво залежить від індивідуальних властивостей окремих організмів (як і нахил кривої НП).
| ||||||||
 | ||||||||
| ||||||||
|
Лінгвістична модель ризику у даному випадку може бути сформульована наступним чином: ризик захворювання на рак легенів у НП значно вище, ніж у НЗ та ЗК під час тривалого перебування в атмосфері, у якій концентрація канцерогенів є відносно невеликою, у протилежному випадку (тобто при великих концентраціях канцерогенів – ризик захворювання у НЗ та ЗК суттєво більший.
Ігрові моделі можуть визначатися трьома шляхами: у вигляді екстенсивної або нормальної функції, а також у формі характеристичної функції. Ігри, що розвиваються крок за кроком, описуються в екстенсивній формі – у формі «дерева» подій. Нормальна форма, характерна для гри двох гравців, представляється матрицею, в якій рядки пов’язані зі стратегією одного гравця (його прибутком або втратами), а колонки – із стратегією другого гравця. Форма характеристичної функції, притаманна для гри, де приймає участь більше двох гравців, зазначає мінімальне значення виграшу кожної з коаліцій гравців (включаючи коаліцію з одного гравця), яке можна отримати граючи проти коаліції решти гравців.
Найпростішою моделлю ризику може бути модель «проблеми злодіїв». Два злодії, А і В, підозрюються у скоєнні злочину, ізолюються та допитуються. Кожний зацікавлений у тому, щоб чимскоріше позбутися ув’язнення, і вирішує проблему чи зізнаватися (З) у злочині, чи ні (Н), не знаючи про поведінку іншого підозрюваного, тобто в умовах ризику. Але обидва знають про наслідки зізнань: якщо вони разом визнають свою провину – вони отримають 5 років покарання, якщо ніхто не зізнається – отримають 1 рік ув’язнення за нелегітимне зберігання зброї, а якщо один визнає свою провину, а інший ні – той, хто визнає провину – буде звільнений, а інший отримає 20 років ув’язнення.
Гру можна представити у вигляді наступної матриці:
| А | |||
| З | Н | ||
| В | З | 5(А), 5(В) | 20(А), 0(В) |
| Н | 20(В), 0(А) | 1(А), 1(В) |
Тут цифри у комірках матриці відповідають термінам ув’язнення для злодіїв А і В залежно від результатів відповідей на допитах. Оптимальною лінією поведінки тут може бути лише одна: зізнання злодія, який при цьому ризикує отримати лише 5 років ув’язнення, якщо і інший зробить те ж саме, а у разі незізнання іншого підозрюваного – взагалі вийти на волю, тобто імовірність отримання 5 років, або й вийти на волю складає для такої стратегії 50% для кожного з підозрюваних. Усі інші стратегії поведінки більш ризиковані, оскільки імовірність незізнання обох підозрюваних складає лише 25%, а стратегія незізнання у принципі містить у собі варіант загрози отримання 20 років покарання.
В житті таку гру можна продемонструвати на прикладі поведінки двох (або більшої кількості) власників крамниць, що продають однакову за усіма показниками продукцію. Вони іноді намагаються проводити цінову війну. Кожен з власників знає, що якщо у нього нижчі ціни, ніж у конкурентів, він «перехопить» клієнтів конкурентів і збільшить свої прибутки. Отже усі власники знижують свої ціни і у жодного не стає покупців більше, а обсяг продаж (за зниженими цінами) стає меншим. Така ж ситуація з виробництвом продовольства: фермер може збільшити свій прибуток шляхом збільшення виробництва продукції, але надлишкові продукти (якщо усі фермери виробляють більше, ніж раніш) призведуть до насичення ринку і до зниження прибутків. Інакше кажучи, «проблема злодіїв» оптимально вирішується лише при кооперації гравців, тобто коли вони відмовляються від егоїстичної стратегії (краще обом зізнатися і отримати помірний термін ув’язнення, або відмовитися від цінової війни – такі рішення відповідають мінімаксній стратегії: максимальний прибуток за умов мінімального ризику).
Можна класифікувати існуючі методи аналізу ризиків та зв’язані з ними моделі за такими напрямками:
1. Залежно від залучення імовірнісних розподілів
· Методи без врахування розподілу ймовірностей;
· Методи, що враховують розподіл ймовірностей;
2. Залежно від урахування імовірності реалізації кожного окремого значення змінної і проведення усього процесу аналізу з урахуванням розподілу ймовірностей:
· Імовірнісні методи;
· Вибіркові методи.
3. Залежно від способів знаходження підсумкових показників для розбудови моделі:
· Аналітичний метод;
· Імітаційний метод.
Ознакою підходу методів групи (1) є те, що для кожної стохастичної величини беруть лише одне її значення. Мета такого «згущення» ризику екзогенною змінною (тобто змінною зовнішнього походження) – отримання можливості застосування методів, які розроблені для аналізу в ситуації визначеності без будь-яких змін.
Результатом розрахунків на моделі, яка розбудована (обрана) для підходу (2) буде не окреме значення підсумкової змінної, а розподіл ймовірностей. Імовірнісні методи припускають, що розбудова моделі та розрахунки з її допомогою здійснюються згідно з принципами теорії ймовірностей, у той же час у випадку вибіркових методів усе це робиться шляхом розрахунків по окремим вибіркам.
Характерною рисою підходу (2) є використання методів моделювання прийняття рішень. Тут можна виокремити цільовий, оптимізаційний та системний підходи. Цільовому підходу властиво чітке завдання цілей під час конструювання моделі. Будь-яка зміна цільових показників призводить до реконструкції самої моделі і вимагає нових розрахунків, що викликає додаткові витрати. Застосування цього підходу найбільш доцільно у разі необхідності постійно приймати рішення в аналогічних ситуаціях з точно заданими цілями.
Системний підхід зв’язаний з розбудовою моделі, яка спрямована виключно на відображення реальності, а не сформульованої системи цілей. В результаті оцінювання такої моделі та розрахунків з її допомогою формується опис поведінки реальної системи, але не оптимальна стратегія дії. Потім обирається система цілей і стає можливим прийняття рішень за допомогою прогнозної інформації про поведінку системи і зроблених припущень. Зміни цілей, що виникають протягом інвестиційного проектування, не призводять до змінам самої моделі і не вимагають нових розрахунків.
Підхід (3) виокремлює аналітичний та імітаційний способи знаходження підсумкових показників за допомогою розбудованої моделі. Аналітичний спосіб отримання результатів здійснюється безпосереднє на підставі значень екзогенних змінних. До його переваг відноситься швидкість знаходження рішення, а до недоліків - необхідність адаптації завдання, що поставлене, до математичного апарату, що використовується, а також відносно невелика його «прозорість». Імітаційний спосіб базується на покроковому знаходженні значення підсумкового показника за рахунок проведення багаторазових досліджень з моделлю. Головні його переваги – прозорість усіх розрахунків, простота сприйняття та оцінки результатів аналізу проектів усіма учасниками процесу планування. Як один з серйозних недоліків цього способу можна назвати суттєві витрати на розрахунки, які пов’язані з великим обсягом вихідної інформації.
Поиск по сайту: