Оценка риска на основе динамических моделей устойчивости

Для оценки результатов принимаемых решений, для сравнения различных альтернатив желательно применять количественные критерии. Такие критерии принято называть критериями эффективности.

Как мы выяснили, существует две основные группы стратегий учета критериев при многокритериальном выборе: стратегии компенсации и стратегии исключения.

Критерии эффективности определяют количественную меру соответствия результатов принимаемых решений целям, выбранным в рамках решаемой проблемы. Численное значение критерия эффективности называют показателем эффективности.

Множество критериев формируется на основе показателей, характеризующих такие свойства принимаемых решений или их последствий, которые отвечают поставленным целям. Оценивая правильность выбора критерия эффективности, необходимо стремиться к тому, чтобы критерий соответствовал .поставленной цели. Естественно, что в качестве критерия эффективности должна выбираться такая характеристика или показатель, которую можно выразить количественно, определить точными научными методами, измерить или вычислить.

Однако возможность выбора критерия эффективности имеет место лишь в ограниченных случаях решения сложных социально-экономических проблем - в тех случаях, когда выбранные цели измеримы.

Понятие риска определяется как возможная опасность потерь в результате неверно либо неэффективно выбранного и принятого решения. Решения, связанные с рисками, определяются: условиями внешней среды, ее влиянием на исходы принимаемых решений; свойствами личности, принимающей решение и информацией о внешней среде. Успешность решений, принимаемых в условиях риска и неопределенности, во многом зависит от уровня уверенности в себе лица, принимающего решение. С точки зрения психологии уверенность человека в себе определяется такими характеристиками, как самооценка, ожидание, уровень притязаний, как умение управлять своими страхами и желаниями.

Снижение риска с помощью статистической теории принятия решений. Лица, принимающие решения, зачастую должны принимать решения в условиях неопределенности. С целью снижения неопределенности при принятии решений используется статистическая теория принятия решения, которая предполагает:

- построение дерева решений задачи и использование его для выбора оптимального решения;

знание принципов построения функции полезности и ее использование в задачах выбора оптимального решения;

умение использовать априорный и апостериорный анализ, а также вычислять ожидаемую ценность совершенной информации.

Полезность означает степень удовлетворения, которую получает субъект от потребления товара или выполнения какого-либо действия. С точки зрения лица, принимающего решения, полезность управленческого решения заключается в выборе наиболее адекватного внешним и внутренним условиям развития предприятия решения.

Статистическая теория принятия решений предлагает способы анализа таких проблем и помогает лицам, принимающим решения сделать рациональный выбор. Любая проблема принятия решений в условиях неопределенности имеет следующие две характеристики:

лицо, принимающие решения должно делать выбор или, возможно, последовательность выборов из нескольких альтернативных вариантов действия;

выбор ведет к определенному исходу, но лицо, принимающие решения не в состоянии с точностью предсказать этот исход, поскольку он зависит от непредсказуемого события или последовательности событий, а также и от самого выбора.

Рассматриваются особенности статистических решений и методы принятия решений в условиях риска, в частности, применение модели платежной матрицы и различных ее вариантов, например, матрицы эффективности, полезности, риска в задачах принятия решений. Раскрывается суть метода принятия решений при наличии априорной статистической информации по критерию Байеса.