CC BY
146
С. А. Глушенко
ПРИМЕНЕНИЕ МЕХАНИЗМА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ
Аннотация
В статье обосновывается целесообразность применения нечеткой логики для оценки риска инвестиционно-строительных проектов и предлагается нечеткая продукционная модель. Проводится реализация процесса нечеткого моделирования базы правил посредством разработанной системы поддержки принятия решений управления рисками ModelingFuzzySet.
Ключевые слова
Риск, нечеткое множество, терм-множество, нечеткая продукционная модель, лингвистическая переменная, база правил, функция принадлежности, система поддержки принятия решений.
S. A. Gloushenko
MECHANISM OF FUZZY LOGIC APPLIED FOR ESTIMATING THE RISK OF INVESTMENT AND CONSTRUCTION PROJECTS
Annotation
The article explains the usefulness of fuzzy logic to evaluate the risk of investment building projects and proposed fuzzy production model. Implementation process is carried fuzzy rule base modeling developed by the decision support system of risk management ModelingFuzzySet.
Keywords
Risk, fuzzy set, term set, fuzzy production model, the linguistic variable, rule base, the membership function, decision support system.
2014 № 3 (47) Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ)
Строительство является одной из ведущих отраслей экономики страны. Оно связано с удовлетворением важнейших потребностей населения и сосредоточило в себе значительные материальные, людские и финансовые ресурсы. Поэтому финансирование строительства занимает одно из ведущих мест в инвестиционной политике различных коммерческих организаций. Рынок недвижимости является наиболее доходным, а инвестиции в объекты недвижимости — одними из самых надежных и эффективных. Основными направлениями капиталовложений в этой области является строительство офисных и торговых зданий, жилых комплексов, гостиниц, выставочных центров и складских помещений. Каждое из направлений имеет свою специфику, отличается масштабом и сроками реализации, а также объемом необходимых финансовых ресурсов.
Анализ проектных рисков показал, что процессы проектирования и реализации инвестиционных строительных проектов (ИСП) происходят в условиях неопределенности, которая проявляется в виде неполноты или неточности информации о реализации процесса строительства. Неопределенность сопутствует всем этапам жизненного цикла ИСП и определяется следующими факторами:
- невозможностью в полной и точной мере определить цели и сформулировать требования проекта;
- трудностью выбора архитектуры проекта и ее структуры в целом;
- неполным знанием всех параметров, обстоятельств, ситуаций для выбора оптимальных решений при проектировании технологии реализации.
Неопределенность является причиной возникновения рисков, существующих в каждом проекте. В [9] риск определяется как воздействие, которое может привести к потерям или иному ущербу.
Риски, возникающие в процессе реализации, могут угрожать как строи-
тельному объекту (СО) и организации-застройщику, так и проекту в целом.
Выделим три группы рисков:
1. Риски проекта, которые влияют на график работ или ресурсы, необходимые для реализации проекта.
2. Риски проектного продукта, влияющие на качество или функциональные характеристики реализуемого проектного продукта.
3. Бизнес-риски, относящиеся к застройщику или поставщикам.
Приведенные группы рисков могут пересекаться между собой, например, если опытный прораб покидает проект, это будет риском для проекта, поскольку задерживается срок сдачи готового продукта, риском для продукта, так как новый специалист, заменивший ушедшего, может оказаться не слишком опытным и допустить ошибки в процессе строительства, а также бизнес-риском, поскольку задержка данного проекта может негативно повлиять на будущие деловые контакты между заказчиком и организацией-застройщиком.
Поэтому, неотъемлемой частью менеджмента проектов становится процесс управления рисками инвестиционно-строительных проектов.
Система управления рисками включает следующие этапы:
- идентификацию рисков;
- качественный анализ рисков;
- количественный анализ рисков;
- планирование реагирования на риски;
- мониторинг и контроль уровней риска проекта.
В процессе анализа рисков применяют различные методы, такие как: «мозговой штурм», методы экспертных оценок, анализ чувствительности, вероятностный анализ, имитационное моделирование, анализ дерева решений.
Оценка влияния риска на проект для конкретной фазы жизненного цикла строительного объекта может быть количественной и качественной. Количественные оценки базируются на имею-
щейся статистической информации и используемых моделях прогноза. Однако использование количественных методов во многих случаях бывает проблематично из-за отсутствия достаточных статистических данных для построения адекватных моделей анализа. Качественная оценка риска, как правило, базируется на экспертных оценках [6].
Недостатками существующих подходов к анализу рисков является отсутствие методологической основы для интегрального анализа качественных и количественных факторов рисков.
Разрешение противоречий существующих методов анализа и оценки рисков может быть получено путем применения нечетких моделей [2]. Принцип применения лингвистического подхода при принятии стратегических решений в процессе анализа рисков проектных продуктов является общеизвестным. Оценка проводится терминами «низкий риск», «допустимый риск» и «высокий риск», но менеджерам проекта сложно придать им точную (объективную) количественную оценку и описать с помощью математического языка. При таком подходе целесообразно рассматривать характеристики инвестиционно-строительных проектов с точки зрения теории нечетких множеств, как лингвистические переменные. Использование методов получения оценок рисков на основе нечеткой логики позволя-яет использовать как количественные характеристики, которым объективно свойственна неопределенность, так и качественные, субъективные оценки экспертов, выраженные нечеткими понятиями, а также формализовать нечеткие описания с помощью нечетких чисел, множеств, лингвистических переменных и нечетких свидетельств [2, 8].
Для моделирования рисков инвестиционно-строительных проектов нечеткие модели целесообразно представлять в виде нечетких сетей, элементы и совокупности элементов которых реа-
лизуют различные компоненты нечетких моделей и этапы нечеткого вывода.
Нечеткая продукционная модель (НПМ) может быть представлена следующим образом [8]:
(i): Q; P; A ^ B: F; N. (1)
где Q — сфера применения нечеткой продукции;
Р — условие активизации ядра нечеткой продукции;
А — условие ядра (антецедент); В — заключение ядра (консеквент); S — метод определения количественного значения степени истинности заключения ядра;
F — коэффициент уверенности нечеткой продукции;
N — постусловие продукционного правила.
Нечеткое причинно-следственное отношение между антецедентом и кон-секвентом задается в виде нечеткой продукции:
ЕСЛИ х есть А, ТО y есть В, где Х — область определения антецедента; А — нечеткое множество, определенное на Х;
цА(х)е[0, 1] — функция принадлежности нечетного множества А; Y — область определения консеквента; В — нечеткое множество, определенное на Y;
цВ(х)е[0, 1] — функция принадлежности нечетного множества B.
Если известна функция принадлежности нечетного множества А — цА(х), тогда для нечеткого множества В функция принадлежности определяется по правилу композиции:
Ив (У) = sup{T(Ma (*)MR (y))}(2)
xeX
где sup — операция определения верхней границы множества элементов; T — операция Т-нормы.
При моделировании риска проекта, в качестве правила вычисления нечеткой импликации, применяется классическая нечеткая импликация Л. Заде:
Мя (X y) = max (min [j (x) , J (y)], [l - juA (x)]}.
Основными способами нечеткого вывода заключений в НПМ являются прямой и обратный вывод. Прямой вывод основывается на правиле вывода «нечеткий модус поненс» fuzzy modus ponens).
Во время построения нечеткой продукционной модели оценки рисков ИСП необходимо сформировать полное пространство предпосылок X = |хг},
(3)
г = 1, п — факторов, являющихся источниками риска, и полное пространство заключений У = {у}, у = 1 , т — показателей риска различных областей ИСП.
В процессе анализа факторов риска проектов СО выявлены показатели, которые могут быть источниками риска ИСП (табл. 1).
Таблица 1 — Факторы риска инвестиционно-строительных проектов (фрагмент)
Обозначение Наименование лингвистической переменой Вид терм-множества и интерпретация уровней факторов
X; Цель проекта Т3. Н — недостаточно соответствует целям организации; С— соответствует целям с определенными ограничениями; В — полностью соответствует
х2 Границы проекта Т3. Н — определяют минимальную функциональность; С — соответствует требуемой функциональности; В — имеют избыточную или неточно определенную функциональность
Хз Уровень зрелости организации застройщика Т5. ОН — начальный, который означает, что процесс в компании не формализован; Н — повторяемый, когда формальны процедуры для выполнения основных элементов процесса строительства; С — определенный, когда все элементы процесса определены, стандартизованы и задокументированы; В — управляемый, когда в компании принимаются количественные показатели качества проекта; СВ — оптимизирующий, когда главной задачей компании становится постоянное улучшение и повышение эффективности существующих процессов, ввод новых технологий
X, Сложность проекта Т3. Н — небольшая сложность, проект реализуется по проверенным технологиям; С — средняя, реализация проекта требует частичного внедрения новых технологий; В — высокая сложность, проект полностью реализуется по новым технологиям строительства
X; Взаимодействие с заказчиком Т5. ОН — недопустимо низкое, практически отсутствует; Н — низкое, нерегулярные консультации; С — среднее, проводятся совещания, но в команде заказчика неопытные сотрудники; В — высокое, регулярные совещания, в команде заказчика опытные сотрудники привлекаются периодически; СВ — очень высокое, регулярные совещания, в команде заказчика опытные сотрудники включены на регулярной основе в команду
Хб Опыт заказчика Т3. Н — отсутствует или минимальный; С — имеется ограниченный опыт реализации отдельный объектов; В — достаточный опыт внедрения как средних, так и крупных строительных объектов
X7 Бюджет Т5. ОН — очень незначительный объем финансирования; Н — малый объем финансирования; С — средний объем финансирования; В — объем финансирования достаточно большой; СВ — объем финансирования сверх большой — практически неограниченный
Обозначение Наименование лингвистической переменой Вид терм-множества и интерпретация уровней факторов
График работ Т5. ОН — очень напряженный; Н — напряженный; С — средний напряженности; В — достаточно свободный; СВ — достаточно свободный, допускающий корректировки
При задании лингвистических переменных, характеризующих факторы риска, могут использоваться следующие терм-множества, определяющие уровни факторов [5]:
Т2 = {Низкий (Н), Высокий (В)};
Т3 = {Низкий (Н), Средний (С), Высокий (В)};
Т4 = {Очень Низкий (ОчН), Низкий (Н), Средний (С), Высокий (В)};
Т5 = {Очень Низкий (ОчН), Низкий (Н), Средний (С), Высокий (В), Очень Высокий (ОчВ)}.
В процессе анализа риска выявлены показатели, которые могут характе-
Взаимосвязь между факторами (антецедентом) и показателями риска (кон-
ризовать риски ИСП (табл. 2). При задании лингвистических переменных, характеризующих показатели риска используется следующее терм-множество, определяющие показатели риска:
Т1 = {Низкая очевидность риска (НОР), Средняя очевидность риска (ООР), Высокая очевидность риска (ВОР)};
Т2 = { Очень низкая очевидность риска (ОНОР) Низкая очевидность риска (НОР); Средняя очевидность риска (СОР); Высокая очевидность риска (ВОР), Очень высокая очевидность риска (ОВОР)}.
секвентом) представляет собой бинарное нечеткое отношение на декартовом про-
Таблица 2 — Показатели риска инвестиционно-строительных проектов
(фрагмент)
Обозначение Наименование лингвистической переменой Примечание
У1 Достижение цели проекта Риск проявляется в том случае, если цели инвестиционно-строительного проекта не могут быть реализованы застройщиком
У2 Сложность Риск проявляется, когда из-за размера проекта трудно детально проанализировать каждый этап работ, обеспечить взаимодействие участников и организацию работ
Уз Компетентность заказчика в сфере строительства Риск проявляется при согласовании с заказчиком большинства проектных документов, внесении изменений в объект строительства
У4 Компетентность застройщика Риск проявляется, когда в команде застройщика отсутствуют или недоступны специалисты, обладающие необходимой компетенцией
У5 Новые технологии Риск проявляется, когда в проекте необходимо использовать новые средства и технологии строительства, использовать современную спец. технику
Уб Архитектурный Риск проявляется, когда архитектура не обеспечивает устойчивости проектных решений, которая проявляется в приспособленности к возможным изменениям требований
У7 Технический Риск проявляется, когда трудно реализовать требования к проекту
изведении соответствующих нечетких множеств. Нечеткое причинно-следственное отношение между антецедентом и консеквентом задается в виде
На рисунке 1 приведена структура нечеткой продукционной сети для оценки рисков инвестиционно-строительных проектов.
Нечеткая продукционная модель позволяет снять ограничения на число учитываемых входных переменных и интегрировать как качественные, так и количественные подходы к оценке рисков. В НПМ определены 19 входных лингвистических переменных, характеризующих факторы риска, 14 выходных лингвистических переменных, характеризующих риски различных областей
нечеткой продукции [8]. Продукционные правила приведены в таблице 3 (фрагмент).
ИСП. Модель содержит 14 баз правил и позволяет проводить лингвистический анализ рисков, которые несут потенциальный ущерб проекту, а также выявить приоритеты рисков (очень высокий, высокий, средний, низкий, очень низкий), которые важны для менеджмента инвестиционно-строительного проекта.
Реализация процесса нечеткого моделирования базы правил проводится посредством разработанной системы поддержки принятия решений (СППР) управления рисками проектов
Таблица 3 — Нечеткие продукционные правила модели (фрагмент)
Обозначение правила Антецедент Консеквент
База правил П1
П1.1 x1 = H л (x2 = B v x2 = C) y1 = Очень BOP
П1.2 x1 = H л x2 = H y1 = BOP
П1.3 x1 = C л (x2 = B v x2 = C) y1 = Очень COP
П1.4 x1 = C л x2 = H y1 = COP
П1.5 x1 = B л (x2 = B v x2 = C) y1 = HOP
П1.6 x1 = B л x2 = H y1 = Очень HOP
База правил П2
П2.1 x4 = Н л ( x3 = В v x3 = ОВ) У2 = Очень НОР
П2.2 x4 = Н л x3 = С У2 = НОР
П2.3 x4 = С л x3 = ^ ОН У2 = СОР
П2.4 x4 = В л ( x3 = В v x3 = ОВ) У2 = ВОР
П2.5 x4 = В л ^ ( x3 = В v x3 = ОВ) У2 = Очень ВОР
База правил П3
П3.1 (x5 = ОН v x5 = Н) л x6 = Н y3 = Очень ВОР
П3.2 (x5 = Н v x5 = С) л x6 = С y3 = ВОР
П3.3 x5 = С л ( x6 = С v x6 = В) y3 = СОР
П3.4 x5 = В л x6 = В y3 = НОР
П3.5 x5 = СВ л x6 = В y3 = Очень НОР
База правил П4
П4.1 x3 = ОН л x16 = Н л x17 = Н У4 = Очень ВОР
П4.2 x3 = Н л x16 = Н л x17 = С У4 = ВОР
П4.3 x3 = С л x16 = С л x17 = С У4 = СОР
П4.4 x3 = В л ^ (x16 = Н л x17 = С) У4 = НОР
П4.5 x3 = СВ л ^ (x16 = Н л x17 = Н) У4 = Очень НОР
ModelingFuzzySet [7], выполненной среде Microsoft.Net на языке С#.
Рисунок 1 - Структура нечеткой продукционной сети
в
В процессе оценки рисков проектов строительных объектов менеджер формирует нечеткую продукционную
Формирование модели предполагает задание лингвистических переменных (ЛПхх), формализующих факторы и показатели рисков инвестиционно-строительных проектов, а также базы нечетких продукционных правил (БПхх).
модель рисков с помощью дизайнера (рис. 2).
Далее необходимо задать функции принадлежности лингвистических переменных. Пример первоначального формирования лингвистической переменной «Цель проекта» приведен на рисунке 3.
Рисунок 2 - Дизайнер нечеткой продукционной сети
Дизайнер термов лингвисической переменной
Лингвистическая переменная Список термов
Цель проекта
Недостаточно соответствует Соответствует с ограниченияш Соответствует полностью
Ни*
Имя терма Краткое имя Санкция Параметр А Параметр Б Параметр С ^ Параметр О
Недостаточно соот!
¿-сплайн
40
Удалить
Добавить
Сохранить
1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 ОА 0.3 0.2 0,1 Низ Сред Выс
0 10 20 30 40 50 60 70 ЕО 90 100
Закончить формирование терма
Рисунок 3 - Дизайнер терм СППР обеспечивает формирование функций принадлежности терм-множеств различных видов: треугольные, трапециевидные, Z-, Б- и П-образные.
В процессе проектирования строительных объектов менеджер может заинтересоваться различными показателями риска ИСП. Это определяется этапом жизненного цикла проекта, текущей стадией реализации. Программное
лингвистической переменной
средство ModelingFuzzySet позволяет проводить нечеткое моделирование показателя риска актуального на конкретной стадии реализации проекта. Реализация механизма нечеткого вывода определяется на основе алгоритма Мамдани (Mamdani) [1].
Результат оценки показателя риска уу - «Достижение цели проекта» проекта представлен на рисунке 4.
Низ
1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.В 0.2 0.1 О
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Значение показателя риска
13,49
Степень уверенности
0.65
Рисунок 4 - Результат оценки показателя риска проекта
Таким образом, разработанная нечеткая продукционная модель и система поддержки принятия решений позволяет менеджерам инвестиционно-строительных проектов проводить планирование управляющих действий по снижению риска проектов путем анализа ситуаций по схеме «Если — То». Оценка различных управляющих воздействий на процесс проектирования и реализацию строительных объектов позволяет целенаправленно снижать риски на различных стадиях жизненного цикла проекта.
Полученные оценки риска на основе механизма нечеткой логики позволяют учитывать как качество входной информации, так и надежность (степень уверенности) информации от экспертов. Механизм обладает широкими возможностями и позволяет адаптировать его к имеющимся моделям управления рисками, а также модифицировать с учетом различных условий реализации ИСП.
Библиографический список
1. Анисимова, Г. Б., Долженко, А. И. Система оценки риска потребительского качества проектов информационных систем // Вестник ИНЖЭКОНА. Серия: Экономика. — 2010 — № 1 (36).
2. Борисов, В. В., Круглов, А. С., Федулов, А. С. Нечеткие модели и сети. — М. : Горячая линия-Телеком, 2007.
3. Глушенко, С. А. Применение системы та^аЬ для оценки рисков информационной безопасности организации // БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА. — 2013. — № 4 (25).
4. Глушенко С. А. Нечеткая модель и инструментарий управления рисками инвестиционно-строительных проектов : сб. тезисов докладов конгресса молодых ученых. — СПб. : Университет ИТМО, 2014. — Вып. 3.
5. Долженко, А. И. Методология анализа рисков при проектировании информационных систем с использованием
