CC BY
72
УДК 519.862.6
тематика исследований по логико-вероятностному управлению риском и эффективностью в структурно-сложных системах
В. В. Карасев,
канд. техн. наук Е. Д. Соложенцев,
доктор техн. наук, профессор Институт проблем машиноведения РАН
Систематизирована тематика разработок и исследований по управлению риском и эффективностью в сложных системах. Она включает в себя теоретические положения, логико-вероятностные модели риска, базы данных и знаний, процедуры технологий решения проблем и программные средства.
Ключевые слова — структурно-сложная система, логико-вероятностные методы, риск, эффективность, моделирование, классификация, прогнозирование, управление, группы несовместных событий.
Введение
Теория логико-вероятностного управления (ЛВУ) риском и эффективностью в структурносложных системах адекватна сущности риска и находит все большее распространение в экономике и технике. Работы по созданию теории ЛВУ ведутся около 15 лет [1-9]. Однако многие теоретические и методические вопросы еще не решены. Неясно, в каких направлениях следует вести новые исследования, какие следует решать задачи для теоретического и методического обеспечения систем ЛВУ, какие необходимы технологии для систем ЛВУ риском и эффективностью, какие нужны обобщения для использования ЛВУ в различных приложениях. В работе делается попытка определиться с тематикой необходимых исследований по ЛВУ риском и эффективностью в структурно-сложных системах. Это обеспечило бы привлечение исследователей и специалистов к решению новых проблем и задач.
Данная работа является обобщением результатов работ [2, 3] по созданию логико-вероятностной теории риска для экономических и технических приложений.
Систематизация тематики разработок и исследований основана на ряде введенных авторами новых положений:
1) предложено рассматривать события появления и неуспеха для состояний системы;
2) введены следующие классы ЛВ-моделей риска и эффективности: ЛВ-моделирование, ЛВ-классификация, ЛВ-эффективность и ЛВ-прогно-зирование;
3) технология решения проблем включает шесть процедур, рассмотренных ниже.
Общие положения ЛВУ
В исследованиях по ЛВУ риском и эффективностью в структурно-сложных системах используются следующие общие положения.
• Социальные, экономические и технические системы рассматриваются как структурно-сложные со случайными событиями с Л-связями и переменными.
• Представление инициирующих параметров и параметра эффективности конечными множествами значений, а их распределений — дискретными рядами.
• Построение базы данных и базы знаний и систем Л- и В-уравнений.
• Введение двух типов событий в статистических данных.
• Введение четырех типов ЛВ-моделей риска.
• Использование групп несовместных событий.
• Экспертное оценивание допустимых значений риска и эффективности.
Для классификации тем исследований по ЛВУ риском и эффективностью в структурно-сложных
системах будем использовать следующие три фактора:
• классы ЛВ-моделей риска и эффективности;
• процедуры информационной технологии систем ЛВУ;
• приложения ЛВУ.
Классы ЛВ-моделей риска и эффективности
Введены следующие классы ЛВ-моделей риска и эффективности.
1. ЛВ-моделирование. Статистические данные не используются, вероятности событий задаются по экспериментальным или статистическим данным или экспертами. Вычисляются риск и эффективность одного события. Примерами являются ЛВ-модели риска падения евро, неизбрания президента, экономического кризиса страны, неуспеха менеджмента компании и др.
2. ЛВ-классификация. Используются статистические данные, рассматриваются события неуспеха состояний, вводятся системы Л- и В-урав-нений. Вероятности неуспеха событий-градаций определяются решением задачи идентификации В-модели риска по статистическим данным. Примерами являются ЛВ-модели риска кредитов, банков, состояний системы и др.
3. ЛВ-эффективность. Эффективность состояний вычисляется, используются статистические данные, рассматриваются события появления состояний, вводятся системы Л- и В-уравнений. Вероятности появления событий-градаций вычисляются как частоты по статистическим данным. Решается прямая задача риска. Примером является ЛВ-модель риска портфеля активов.
4. ЛВ-прогнозирование. Эффективность состояний задана по статистическим данным, рассматриваются события появления и неуспеха состояний, вводятся системы Л- и В-уравнений. Вероятности событий-градаций вычисляются как частоты появления по статистическим данным и как вероятности неуспеха. Решаются прямые и обратные задачи риска. Примерами являются ЛВ-модели риска товарооборота ресторана и магазина, взятки и коррупция, социально-экономические системы.
Процедуры технологии ЛВУ
Технология ЛВУ представлена следующими процедурами:
— построение ЛВ-модели;
— идентификация ЛВ-модели по статистическим данным;
— анализ риска и эффективности системы;
— управление риском и эффективностью системы;
■ Таблица 1. Тематика разработок и исследований по ЛВУ риском и эффективностью
Процедура информационной технологии системы ЛВУ Класс ЛВ-моделей риска и эффективности
ЛВ-моде- лирование ЛВ-клас- сификация ЛВ-эффек- тивность ЛВ-прогно- зирование
і 2 3 4
1. Построение ЛВ-модели
2. Идентификация ЛВ-модели
3. Анализ риска и эффективности
4. Управление риском и эффективностью
5. Прогнозирование риска и кризиса системы
6. Программные средства и вычисления
— прогнозирование кризиса системы;
— разработка или адаптация ЛВ-програм-мных средств.
Возможны два типа методических и теоретических исследований (табл. 1):
1) разработки и исследования по каждому классу ЛВ-моделей риска и эффективности с рассмотрением всех процедур информационной технологии систем ЛВУ;
2) разработки и исследования по каждой процедуре информационной технологии систем ЛВУ, рассматриваемой для всех классов ЛВ-моделей риска и эффективности.
Таким образом, исключая приложения, выделены 24 малые темы научных исследований по числу клеток в табл. 1 (6 х 4) и 10 больших тем исследований: 4 темы по каждому классу ЛВ-мо-делей с рассмотрением всех процедур информационной технологии и 6 тем по каждой процедуре информационной технологии, рассматриваемой для всех классов ЛВ-моделей риска и эффективности.
Достоинства и приложения ЛВУ
В технике и экономике область приложений ЛВ-моделей риска практически безгранична, — достаточно представить систему как структурносложную и иметь статистические данные. Темы могут быть выбраны по аналогии с уже выполненными исследованиями (табл. 2).
Логико-вероятностные модели риска показали в приложениях ряд преимуществ по точности и прозрачности оценки и анализа риска состоя-
■ Таблица 2. Приложения ЛВУ риском и эффективностью
Название приложения Состояние апробации
Кредитные риски физических и юридических лиц Опытные расчеты на данных четырех банков
Риск портфеля ценных бумаг Опытная эксплуатация
ЛВУ риском и эффективностью Реальные исследования. Ресторан. Магазин
Риск неуспеха менеджмента компании Реальные исследования. ЗАО «Транзас»
Риск взяток и коррупции Модельные исследования. Взятки в учреждении, чиновников
Риск взяток при обслуживании Реальные исследования. Взятки в детском саду
Управление риском развития Реальные исследования для технической системы
Прогнозирование кризиса (исчерпание ресурса) технической системы Реальные исследования для компрессорных станций магистральных газопроводов
Анализ риска и эффективности социальных и экономических процессов Исследования на реальных данных экономических показателей ОАО «Газпром»
ний системы и всей системы в целом. Достоинства ЛВУ, например кредитными рисками, следующие [1, 2]: — в два раза больше точность в классификации кредитов; — в семь раз больше устойчивость в классификации кредитов; — абсолютная прозрачность в оценке и анализе риска кредитов; — решение новых задач анализа и управления риском. Заключение Основными результатами настоящей работы являются следующие. 1. Сформулирована тематика разработок и исследований по ЛВУ риском и эффективностью в экономике по статистическим данным. 2. Описаны основные классы ЛВ-моделей риска и эффективности и процедуры ЛВУ. 3. Приведены примеры ЛВУ для разных приложений.
Литература 6. Соложенцев Е. Д., Карасев В. В. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий // Экономика и математические методы. 2003. № 1. C. 90-105. 7. Solojentsev E. D., Karassev V. V. Risk logical and probabilistic models in business and identification of risk models // Informatica. 2001. N 25. Р. 49-55. 8. Соложенцев Е. Д., Карасев В. В., Соложенцев В. Е. Логико-вероятностные модели риска в банках, бизнесе и качестве. — СПб.: Наука, 1999. — 120 с. 9. Соложенцев Е. Д., Карасев В. В., Соложенцев В. Е. Логико-вероятностная оценка банковских рисков и мошенничеств в бизнесе. — СПб.: Политехника. 1996. — 60 с.
1. Соложенцев Е. Д. Управление риском и эффективностью в экономике. Логико-вероятностный подход. — СПб.: Изд-во СПбГУ, 2009. — 260 с. 2. Solojentsev E. D. Scenario Logic and Probabilistic Management of Risk in Business and Engineering. Second ed. — Springer, 2008. — 500 p. 3. Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. — СПб.: Изд-во СПбГУ, 2007. — 276 с. 4. Соложенцев Е. Д., Степанова Н. В., Карасев В. В. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов. — СПб.: Изд-во СПбГУ, 2005. — 200 с. 5. Карасев В. В., Соложенцев Е. Д. Идентификация логико-вероятностных моделей риска структурносложных систем с группами несовместных событий // Автоматика и телемеханика. 2003. № 3. С. 97-113.
