Особенности управленческих решений в условиях неопределенности и риска

Лекция 6 «Особенности управленческих решений в условиях неопределенности и риска»

1 Понятие сложной ситуации

Под сложными ситуациями разработки решений мы понимаем такие проблемные ситуации, которые отличаются от несложных (обыденных, простых) ситуаций наличием хотя бы одного из следующих признаков:

– ЛПР не сталкивалось с подобной проблемой раньше;

– ЛПР трудно сразу сформулировать цель предстоящей операции и подобрать для ее описания адекватные критерии;

– ЛПР не владеет достаточной информацией для анализа проблемы или не имеет моделей для изучения ситуации;

– ЛПР ранее сталкивалось с подобными проблемами (ему известны способы решения проблем-аналогов), но рассматриваемая им в настоящее время проблема имеет существенные особенности в перечисленных аспектах по сравнению с проблемами-аналогами;

– ЛПР известно, что ведущими факторами при принятии им решения являются детерминированные (однозначный «механизм ситуации»), но оно не в силах адекватно описать цель операции единственной целевой функцией (показателем) и вынуждено прибегнуть к нескольким критериям оценивания – многокритериальная задача;

Рекомендуемые материалы

– ЛПР не обладает достаточной информацией о генезисе (природе, происхождении) и вкладах факторов разной генетической природы в «работу механизма ситуации», но все же имеющаяся у него информация о таких факторах свидетельствует о преобладании факторов неопределенной природы;

– ЛПР – не единственный субъект, от воли которого зависит ход и исход операции; есть еще (один или несколько) суверенные субъекты, чье мнение нельзя не учесть при разработке решений в силу сложившихся между ЛПР и ими отношений (правовых, договорных или конфликтных) – поведенческая неопределенность;

– ЛПР не известно, какие факторы задают механизм ситуации или как эти факторы взаимодействуют – природная неопределенность.

2 Понятие неопределенности, риска. Классификация неопределенности

Задачи обоснования решений в условиях неопределенности имеют ряд отличительных особенностей по сравнению с уже рассмотренными задачами. Поскольку для задач в условиях неопределенности каждой фиксированной альтернативе соответствует не один (вполне определенный), а множество возможных результатов, ЛПР существенно затруднено в выборе наилучшей альтернативы. При принятии решения для ЛПР значимыми обстоятельствами становятся не только размерность векторного критерия и важность отдельных его компонентов, но и величины предполагаемых выигрышей и потерь в каждой ситуации, а также характеристики степени возможности проявления тех или иных исходов. Другими слонами, в подобных условиях для ЛПР становится далеко не безразличной степень риска, обусловленного возможностью получения неблагоприятных результатов из-за неопределенности ситуации принятия решений.

Следует иметь в виду, что, обосновывая решение в условиях риска, ЛПР вынуждено упрощать ситуацию, учитывать минимум основных компонентов. В результате при описании рискованных исходов ЛПР оперирует значениями оценок результатов, степенью подверженности возможным потерям, а также оценками возможности получения выигрышей. Естественно, что при этом для рационально мыслящего ЛПР наименее рискованной следует признать ту альтернативу, которой одновременно присущи:

– наибольшая уверенность суждений о исходах;

– наибольшая точность оценки степени возможности исходов;

– наибольшая предпочтительность величины выигрыша

– наибольшая вероятность выигрышей;

– наименьшие потери;

– наименьшая степень возможности подвергнуться неблагоприятному исходу.

Рассмотрим понятие неопределенности и риска. Неопределенность, неопределенный трактуются в словаре СИ. Ожегова как не вполне отчетливый, неточный, неясный или как уклончивый ответ.

Там же риск определяется как возможность опасности, неудачи. Хотя риск может привести и к удачам, мы будем рассматривать риск в контексте приведенного определения.

Неопределенность проявляется в параметрах информации на всех стадиях ее обработки. Неопределенность трудно измеряется, обычно ее оценивают качественно, типа больше или меньше выше или ниже. Редко она оценивается в процентах.

Обычно неопределенность связывают с разработкой УР риск – с реализацией УР, т.е. с результатами.

Неопределенности – основная причина появления рисков. Поэтому уменьшение объема неопределенностей, вызывающих  потери, составляет важную задачу руководителя. Если принимается несколько УР, следующих друг за другом, то риски предшествующих УР становятся неопределенностями для последующих.

Неопределенность рассматривается как явление и как процесс. Такое разделение позволяет применять разные методики уменьшения общей неопределенности в деятельности руководителя. Как явление неопределенность – это набор неких или размытых ситуаций, взаимоисключающей или недостаточной информации. К явлению относятся и форс-мажорные события, которые могут возникнуть помимо воли и сознания конкретного работника и изменить намеченный ход событий. Пример, движение земной коры неожиданно вызвало оседание фундамента нового здания и поэтому досрочную сдачу объекта пришлось отложить.

Как процесс неопределенность – это деятельность некомпетентного работника, принимающего ошибочные решения. Например, диспетчер аэропорта, рассчитывая коридор для посадки прибывающего самолета, не учел все параметры воздушного бассейна и траектории движения самолета, в результате чего самолет был вынужден приземлиться в поле за посадочной полосой.

В практике неопределенность рассматривается как единое целое, в котором явление создается процессом, а процесс формирует явление.

Неопределенности разделяются на две группы: объективные и субъективные. Объективные не зависят от руководителя специалиста, разрабатывающих или реализующих УР, причина, источник неопределенностей находится вне организации. Субъективные возникают из-за профессиональных ошибок, упущений, несогласованности. Источник неопределенностей находится внутри организации. Субъективные неопределенности составляют основную часть суммарных неопределенностей. Поэтому специалисту нужно научиться уменьшать субъективные неопределенности.

Точно определить неопределенность при РУР довольно трудно, поэтому прибегают к различным видам ее оценки, которая базируется на характеристиках информации (объеме, ценности, насыщенности и достоверности), используемых информационных технологиях, профессионализме работников и характеристиках объекта управления.

Можно выделить четыре уровня неопределенностей:

– низкий, не влияющий на типовые процедуры РУР;

– средний, требующий пересмотра существенных процедур РУР;

– высокий, требующий разработки новых процедур РУР;

– сверхвысокий, находящийся вне понимания специалиста при РУР.

Для уменьшения степени неопределенности необходимы консультации не только специалистов, но и случайных лиц («позиция стороннего наблюдателя»).

Классификацию рисков по различным признакам представим на рисунке 2.11.

Рисунок 2.11 Признаки классификации и виды рисков

По технологическим способам и приемам принятия рисковых решений выделяют стохастический, поведенческий и «природный» риски.

3 Составляющие и источники рисков

В зависимости от того, какие группы факторов в наибольшей степени определяют риск в проблемной ситуации, выделены две главные составляющие риска: индивидуальный и ситуационный (Рисунок 2.12).

Рисунок 2.12 – Составляющие риска

Индивидуальный риск обусловлен исключительно самим субъектом, принимающим решения и проводящим операцию. И то же время человек как часть общества, организации, действует в соответствии со своей профессией и с занимаемой должностью, вступает в деловые контакты, отдает распоряжения и исполняет чужие решения. Все это определи его общественная роль, социальный статус (Рисунок 2.13).

К ситуационной составляющей риска отнесем все, что непосредственно не зависит от рискующего индивида, а составляет, так сказать, операциональный контекст (рисунок 2.14). Ясно, что практически в любой операции ЛПР испытывает ряд затруднений из-за того, что ему не хватает или времени, или ресурсов, или информации для принятия решений и проведения операции. Кроме того, интересы и действия других лиц, втянутых в операцию ЛПР, возможно, даже против их воли, могут существенно повлиять на качество исхода операции, а иногда даже – привести к срыву операции ЛПР.

Рисунок 2.13 – Источники индивидуального риска

Наконец, значительный риск возникает при принятии ЛПР решений без учета того, какой уровень потребностей других лиц эти решения затрагивают.

Таким образом, для обеспечения необходимого соответствия между возможным уровнем индивидуального риска в операции и допустимым, для обеспечения наименьшего уровня ситуационного риска ЛПР следует хорошо знать составляющие риска в операции и особенности проявления тех или иных из них.

Рисунок 2.14 – Источники ситуационного риска

Факторы принятия или непринятия ЛПР решений, сопровождающихся риском представим в таблице 2.6.

Таблица 2.6 – Факторы принятия рисковых решений

Как видно из таблицы 2.6, способствует принятию риска разделение ответственности, а также личностные характеристики ЛПР вкупе и предыдущий положительный опыт.

4 Технологии принятия рисковых решений

Включение этапов определения, оценки и снижения степени риска в технологический процесс разработки управленческого решения можно представить в виде схемы (рисунок 2.15)

Рисунок 2.15 – Методика оценки риска при разработке управленческих решений

Выбор технологических способов и приемов принятия рисковых решений зависит от вида риска. В случае стохастической неопределенности у ЛПР имеется полная информация о степени возможности тех или иных исходов операции для каждой стратегии в виде вероятностного распределения на множестве возможных результатов.

Часто ошибочно полагают, что использование отдельных характеристик распределения вероятностей результата очень просто устраняет трудность выбора наилучшего решения. Например, чаще всего используют математическое ожидание результата, иногда – дисперсию. Однако, как показывает практика, выбор на основе таких характеристик не всегда согласуется с личными представлениями ЛПР наилучшей альтернативе. Это объясняется тем, что, описывая задачи с риском, ЛПР редко использует теоретические понятия: «распределение вероятностей», «случайная величина», «квантиль» и т. п. Часто вместо них человек оперирует малоформализуемыми понятиями: «шансы на выигрыш», «возможность неудачи», «тяжесть последствий» и др. Он их воспринимает как более привычные, а потому – и более надежные.

В этой связи хорошо согласуется с данными практики следующая вербальная формулировка принципа стохастического доминирования: тот вариант решения лучше, для которого выше вероятность получения более предпочтительного результата.

Пример стохастических решений: Лотереи

Пусть теперь главным фактором, определяющим «механизм проблемной ситуации», оказывается поведение одного или нескольких субъектов, оказавшихся втянутыми в операцию ЛПР и вынужденных взаимодействовать с ним, возможно, даже против своей воли. Методы решения задач с конфликтными ситуациями разработаны математической теорией, которая называется теорией игр.

Математическая модель конфликтной ситуации называется игрой, стороны участвующие в ней – игроками; исход конфликта – выигрышем. Для каждой формализованной игры вводят правила – систему условий, определяющую:

1) варианты действий игроков;

2) объём информации каждого игрока о поведении партнёров (контрагентов);

3) выигрыш, к которому приводит каждая совокупность действий.

Результат игры может быть задан количественно: например: проигрыш (0), выигрыш (1), ничья (1/2).

Пусть в игре участвуют 2 игрока А и В, интересы которых противоположны. Под процессом игры понимают ряд действий со стороны А и В.

Игра называется игрой с нулевой суммой (антагонистической), если выигрыш одного из игроков равен проигрышу 2-го. Для полного задания такой игры достаточно указать величину одного из них.

Выбор и осуществление 1-го из предусмотренных правилами действий называется ходом игрока (рисунок 2.16).

Ходы

Личный                          Случайный

(сознательно выбранный игроком) (случайно выбранное действие

одного из возможных действий)

Рисунок 2.16 – Виды ходов игрока

Стратегия игрока – совокупность правил определяющих выбор его действия при каждом личном ходе в зависимости от сложившейся ситуации. Обычно игрок делает выбор при каждом ходе в зависимости от ситуации. Однако возможно, что все решения приняты игроком заранее. Это значит, что он выбрал определённую стратегию. Игра называется конечной, если у каждого игрока имеется конечное число стратегий и бесконечной – в противном случае.

Для того,  чтобы решить игру (найти решение игры) следует для каждого игрока выбрать стратегию, удовлетворяющую условию оптимальности. Оптимум означает получение  максимального выигрыша 1 игроком, когда 2-й придерживается своей стратегии. В тоже время 2-й игрок должен иметь минимальный проигрыш, когда 1-й придерживается своей стратегии. Такие стратегии называются оптимальными. Они должны соответствовать условию устойчивости: любому из игроков должно быть невыгодно отказаться от своей стратегии в этой игре. Если игра повторяется много раз, то интерес определяется средним выигрышем (проигрышем) во всех партиях.

Цель теории игр – определение оптимальных стратегий для каждого игрока.

Важнейшие ограничения теории игр – единственность выигрыша, что возможно только для антагонистических игр (возможны и иные варианты).

Определение решения игровой модели ведётся на основе платёжной матрицы (таблица 2. 7).

Таблица 2.7 – Пример платежной матрицы парной игры

Классификация игр выглядит следующим образом:

- по количеству игроков выделяют: парные и множественные игры (игры N лиц);

- по типу отношений между игроками – игры со строгим соперничеством, нестрогим соперничеством или содействием друг другу;

- по возможности обмена информацией между игроками – кооперативные и некооперативные;

- по возможности объединения игроков – коалиционные и бескоалиционные и др.

Что касается типов шкал для описания функций выигрышей игроков, то различают игры с предпочтениями (шкалы качественные) и игры с полезностями (шкалы количественные).

Встречаются конфликтные ситуации, в которых одна из сторон действует неопределенно, она безразлична к выигрышу и не стремится воспользоваться промахами другой стороны. Такая игра возникает, когда у нас нет достаточной осведомленности об условиях данной операции (например, условия погоды, покупательский спрос на продукцию и т.д.). Игры такого типа, когда человек вынужден выбирать стратегию (принять решение) в условиях неопределенности, называют играми с «природой» , состояние которой ему полностью не известно.

Под термином «природа » будем понимать комплекс внешних обстоятельств, при которых приходится принимать решения. Игры с «природой», т.е. когда одним из участников является человек (игрок С), а другим - «природа» (игрок П), называют также статистическими играми.

В общем виде постановка задачи теории статистических игр производится следующим образом. Пусть имеется m возможных стратегий (линий поведения) - С₁, С₂, …, С_i,…, С_m ; условия обстановки – состояние «природы» нам точно не известно, однако о них можно сделать n предположений П₁, П₂, …, П_j,…П_n, которые являются как бы стратегиями «природы», результат игры – «выигрыш»  а_ij - при каждом сочетании стратегий задан матрицей игры (Таблица 2.8)

Необходимо выбрать наилучшую стратегию поведения, которая по сравнению с другими наиболее выгодна.

Риск рассчитывается как разность между ожидаемым результатом действий при наличии точных данных об обстановке и результатом, который может быть достигнут, если эти данные точно не известны.

Таблица 2.8 – Пример матрицы игры с «природой»

Бесплатная лекция: "Классификация видов моделирования систем" также доступна.

Величины риска определяются следующими выражениями (32):

r_ij = а_ij - а_ij = b_j - a_ij,                                      (32)

где а_ij – размер «выигрыша» при выборе i–й стратегии при j–м состоянии «природы»;

b_j - максимальный «выигрыш» для j–й обстановки;

r_ij - величина риска при выборе i–й стратегии при j–й обстановке.

Матрица рисков дает возможность непосредственно оценить качество различных решений и установить, насколько полно реализуются в них существующие возможности достижения успеха при наличии риска.