Лекция 3. Методы выбора управленческих решений в условиях риска

 

Риск – это потенциально существующая вероятность потери ресурсов или неполучения доходов, связанная с конкретной альтернативой управленческого решения; риск есть вероятность неблагоприятного исхода.

Риск как экономическая категория совмещает в себе оценку вероятности потерь и их величину. Для описания риска используют показатели: степень риска и цену риска.

Степень риска количественно характеризует вероятность результатов принятого решения (как негативных, так и позитивных). Цена риска (R) дает количественную характеристику вероятных потерь.

 

R = F(w,u)

 

где F – функция описания риска; w – вероятность неблагоприятного результата (степень риска); u – количественная оценка возможных потерь.

Для оценки степени приемлемости риска выделяют определенные зоны риска в зависимости от ожидаемой величины потерь. На рис. 5.2 представлены наиболее общие закономерности распределения вероятности потерь прибыли, которую называют кривой риска.

 

 

 

Рис. 5.2. Кривая риска

 

Зона допустимого риска – область, в пределах которой величина вероятных потерь не превышает ожидаемой прибыли. Зона критического риска – это область возможных потерь, превышающих величину ожидаемой прибыли вплоть до величины полной расчетной выручки (суммы прибыли и затрат). Зона катастрофического риска – область вероятных потерь, которые превосходят критический уровень и могут достигать величины, равной собственному капиталу организации (ситуация банкротства).

Управление рисками включает следующие основные направления деятельности: распознавание, анализ и оценка степени риска; разработка и осуществление мер по предупреждению, минимизации и страхованию риска; кризисное управление (выработка механизмов выживания организации).

Методы управления рисками делятся на два основных направления:

1) методы предупреждения и ограничения риска;

2) методы возмещения потерь.

К первому направлению относятся следующие методы: экспертиза альтернатив решения и оценка риска; распределение риска между участниками; лимитирование риска (например, максимальный размер банковского кредита); использование залоговых операций и гарантий; диверсификация рисков; ориентация на среднюю норму прибыли (погон за более высокой прибылью резко увеличивает риск); применении эффективных систем контроля для выявления и предотвращения возможных потерь.

Ко второму направлению (компенсация ущерба) относятся следующие методы управления рисом: резервирование (создание резервных фондов), страхование рисков.

Условия риска и неопределенности характеризуются так называемыми условиями многозначных ожиданий будущей ситуации во внешней среде. В этом случае ЛПР должен сделать выбор одной альтернативы (А_i), не имея точного представления о факторах внешней среды и их влияния на результат. В этих условиях исход, результат каждой альтернативы представляет собой функцию условий – факторов внешней среды (функцию полезности), который не всегда способен предвидеть ЛПР.

Методы принятия решений в условиях риска используют теорию выбора, получившую название теории полезности. В соответствии с этой теорией, ЛПР выбирает A_i из совокупности A_i (i = 1 … n), если она максимизирует ожидаемую стоимость его функции полезности Y_i,j. Существует два основных подхода к определению данного показателя: метод дедукции и статистический анализ данных.

Метод дедукции, как известно, не нуждается в экспериментировании, а статистический анализ данных предполагает наличие экспериментов в прошлом и определяет частоту наступления события, которую и принимают за вероятность. После определения вероятности наступления состояния среды S_j, определяют ожидаемую стоимость реализации каждой альтернативы, которая представляет собой средневзвешенную стоимость E(x):

 

 

 

(5.3.1)

 

где E_i,_j – результат реализации A_i; w_i – вероятность реализации A_i в условиях S_j.

Оптимальной стратегией является та, которая обеспечивает наибольшую ожидаемую стоимость.

E(A_i) = ∑ w_jiE_i → max (5.3.2)

 

при ∑ w_i = 1.

 

Для принятия решения в условиях риска используют два метода:

1. матрица результативности (решений);

2. «дерево» решений.

Матрица решений строится аналогично основной модели принятия решений (гл.2). Пример матрицы решений приведен в табл. 5.2.

 

Таблица 5.2 – Матрица решений

 

где A₁, A₂,..., A_A – альтернативные стратегии действий;

S₁, S₂, …, S_S – состояние экономики (стабильность, спад, рост и др.)

w(S₁), w(S₂), …, w(S_S) – вероятность наступления состояния экономики.

Числа в ячейках матрицы представляют собой результаты реализации A_i стратегии в условиях S_j. При этом, в условиях риска вероятность наступления S_j известна, а в условиях неопределенности эта вероятность может быть определена субъективно, в зависимости от того какой информацией располагает ЛПР. В условиях риска при принятии решения основным моментом является определение вероятности наступления состояния среды S_j, т.е. степени риска.

При принятии решений в условиях риска после определения предполагаемой стоимости E(A_i) и степени риска встает проблема определения компромисса между риском и прибылью. Как правило, получение больших доходов сопровождают более высокие значения степени риска, поэтому решения ЛПР будет зависеть не только от расчета показателей E(A_i) = w_i E_i,_j, но и от финансового состояния предприятия. Экономическая теория разработала так называемые кривые рыночного безразличия описывающие необходимую прибыль (доход) как функцию риска. Но на практике они малоприменимы из-за высокой степени абстракции.

Следующий метод, применяемый для принятия решений в условиях риска, носит название дерева решений. Его применяют тогда, когда необходимо принимать последовательный ряд решений. Дерево решений – графический метод, позволяющий увязать точки принятия решения, возможные стратегии A_i, их последствия Y_i,j с возможными факторами, условиями внешней среды. Построение дерева решений начинается с более раннего решения, затем изображается возможные действия и последствия каждого действия (событие), затем снова принимается решение (выбор направления действия) и т.д., до тех пор, пока все логические последствия результатов не будут исчерпаны.

Дерево решений – метод, применяемый для принятия решений в условиях риска, применяют тогда, когда необходимо принимать последовательный ряд решений. Дерево решений – графический метод, позволяющий увязать точки принятия решения, возможные стратегии A_i, их последствия E_i,j с возможными факторами, условиями внешней среды. Построение дерева решений начинается с более раннего решения, затем изображаются возможные действия и последствия каждого действия (событие), затем снова принимается решение (выбор направления действия) и т. д., до тех пор, пока все логические последствия результатов не будут исчерпаны.

Дерево решений строится с помощью пяти элементов:

1. Момент принятия решения.

2. Точка возникновения события.

3. Связь между решениями и событиями.

4. Вероятность наступления события (сумма вероятностей в каждой точке должна быть равна 1).

5. Ожидаемое значение (последствия) – количественное выражение каждой альтернативы, расположенное в конце ветви.

Простейшее решение представляет собой выбор из двух вариантов – «Да» или «Нет» (рис. 20).

 

Рис. 20. Простейшее дерево решений

Пример 1. Формула Ж. Поля Гетти «Как стать богатым»: «Вставай рано»; «Работай усердно»; «Найдешь нефть!».

Моделирование последовательности решений (рис. 21):

1. Решение: Нужно сделать выбор между тем, чтобы «Вставать рано» или «Спать допоздна» – простейший выбор.

2. Решение: Нужно сделать выбор между тем, чтобы «Работать усердно» или «Спустя рукава» – простейший выбор.

3. Событие: «Найдешь нефть», происходит с определенной вероятностью, зависящей от последовательности принимаемых решений.

 

 

Рис. 21. Последовательность (дерево) принимаемых решений