Принятие управленческого решения в условиях риска

Лекция 5

Игры с природой

Принятие решений в условиях риска

Содержание

1. Неопределенность и риск при разработке и принятии решений.

2. Принятие управленческого решения в условиях риска.

2.1. Статистические игры (игры с «природой»)

2.2. Риск статистика в игре с природой

3. Критерии принятия решения при известных вероятностях состояний природы

3.1. Критерий Байеса (максимизации среднего выигрыша)

3.2. Критерий Лапласа недостаточного основания – «ориентируйся на среднее»

Неопределенность и риск при разработке и принятии решений

В рассмотренных разделах теории игр предполагалось, что оба противника (или больше двух) активно противодействуют друг другу, что оба они достаточно умны, чтобы искать и найти свою оптимальную стратегию, и осторожны, чтобы не отступать от нее. Такое положение дает возможность предсказывать поведение игроков. Неопределенность была лишь в выборе противником конкретной чистой стратегии в каждой отдельной партии.

Но возможен случай, когда неопределенность в игре вызвана не сознательным противодействием противника, а незнанием условий, в которых будет приниматься решение, случайных обстоятельств. Появившиеся проблемы и связанный с их решением риск может иметь явный и неявный характер. Все зависит от поступающей информации.

Принятие решений, неопределенность и риск

По критерию определенности информации различают решения, принятые в условиях:

1) определенности (достоверности),

2) вероятностной определенности (риска),

3) неопределенности (ненадежности).

1) В случае достоверной информации увеличивается оперативность разработки, уменьшаются затраты на выбор целесообразного варианта. Руководитель достаточно точно предполагает результат каждой и имеющихся альтернатив решений.

2) Если решение принимается в условиях риска (измеримой определенности), то с помощью введения вероятностных оценок неопределенность уменьшается. Риск же заключается в возможных ошибках при оценке степени вероятности наступления условий (события). Здесь полагаются не только на расчеты – используются опыт, интуиция, искусство руководителя.

3) Сущность неопределенности проявляется в том, что при неограниченном количестве возможных будущих состояний оценка вероятности наступления каждого из них невозможна из-за отсутствия способов оценки.

Критерий выбора решений в этих обстоятельствах определяется склонностями и субъективными оценками ЛПР. Задача решается уменьшением неопределенности путем сведения ее к условиям риска. Решающее слово – за руководителем, а также за экспертами, коллегами, представителями общественных органов. Важна при этом роль эвристических способностей ЛПР.

Понятие риска

В экономической литературе используется множество определений риска.

В наиболее общем виде под риском понимают вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом.

Риск – это действие наудачу без полной уверенности в успехе. Его нельзя избежать ни при одном виде деловой активности. Он присутствует в решениях поместить деньги в банк, купить акции или другие ценные бумаги, выдать ссуду или вложить средства в новое производство.

При принятии решений риск – это потенциально существующая вероятность потери ресурсов или недополучения доходов, связанное с конкретным вариантом управленческого решения.

Классификация риска основывается на широком спектре признаков:

§ причина возникновения (субъективная, объективная),

§ риски, присущие определенным видам деятельности (производство, финансы, услуги, социальная сфера, инвестиции),

§ объект риска,

§ масштабы последствий риска (локальный риск, отраслевой, региональный и др.),

§ возможность прогнозирования (с большой точностью оценки вероятности, трудно прогнозируемый, непрогнозируемый), и т.д.

Управление риском

Управление риском можно охарактеризовать как совокупность методов, приемов, мероприятий, позволяющих в определенной степени прогнозировать наступление рисковых событий и принимать меры к исключению или снижению отрицательных последствий наступления событий.

В практике управления риском выработан ряд правил, которым проводится выбор способа (приема) управления риском и варианта решений. Основными из них являются:

- максимум выигрыша,

- оптимальное сочетание выигрыша и величины риска,

- оптимальная вероятность результата.

Правило максимума выигрышасостоит в том, что из возможных вариантов решений, содержащих риск, выбирается тот, который обеспечивает максимальный результат при минимальном или приемлемом риске.

Во втором правиле оптимального сочетания выигрыша и величины риска из всех вариантов, обеспечивающих приемлемый для предпринимателя риск, выбирается тот, у которого отношение дохода и потерь является наибольшим.

В третьем правиле оптимальной вероятности результата из всех вариантов, обеспечивающих приемлемый для предпринимателя вероятность получения положительного результата, выбирается тот, у которого выигрыш максимальный.

Анализ риска

Управление риском осуществляется по результатам анализа риска. Количественный анализ риска предполагает численное определение отдельных рисков и общего риска. Определяется вероятность наступления рисковых событий и их последствий, осуществляется количественная оценка степени риска, определяется допустимый уровень риска.

Оценка риска может быть качественной (атрибутивной, словесной) и количественной. Количественная оценка более объективна, но получить ее достаточно трудно. Более просто устанавливаются атрибутивные оценки (например, высокий, средний, низкий уровни риска). Такие оценки более часто используются при принятии решений, хотя они и менее объективны.

Для количественной оценки риска достаточно приблизительных оценок, которые должны иметь понятное содержание. Такой характеристикой может быть только вероятность, т.е. количественная мера возможности наступления случайного события. Объективная вероятность рассчитывается на основе фактических данных (бухгалтерская, статистическая отчетность), математическими методами. Субъективная вероятность получается на основе экспертной информации, с применением Байесовского подхода.

Принятие управленческого решения в условиях риска

2.1. Статистические игры (игры с «природой»)

Если к моменту принятия решения отсутствует полная информация о состоянии объекта управления, то возникает неопределенность в принятии решений (например, не получены нужные данные, имеется случайный характер спроса на продукцию и т.п.). Основную модель теории принятия решений в условиях частичной неопределенности представляют статистические игры.

· Статистической игрой (игрой с природой) называется парная матричная игра, в которой сознательный игрок («статистик»), заинтересованный в наиболее выгодном для него исходе игры, выступает против участника, совершенно безразличного к результату игры («природы» ).

В них один игрок является нейтральным, т.е. не ведет активного противодействия противнику, но «хранит в тайне» свою стратегию. Обычно такого игрока называют природой, окружающей средой, обстановкой. Природа не стремится использовать в своих интересах ошибки противника.

Игрока в статистических играх называют статистиком. Выбирая свою стратегию, статистик не в полной мере осведомлен о состоянии природы (ее стратегии). Неизбежной платой за попытку принятия решения в условиях неполной информации о состоянии природы является возможность принятия статистиком решения ошибочных (не оптимальных) решений. Разумной является такая стратегия статистика, при которой сводятся к минимуму нежелательные последствия.

Под «природой» в широком смысле понимается совокупность неопределенных факторов, влияющих на эффективность принимаемых решений. Любую хозяйственную деятельность человека можно рассматривать как игру с природой.

Рассмотрим конкретные ситуации, которые моделируются в статистические игры.

1. Например, на технологическую линию поступает сырье с разным количеством примесей. Линия работает в нескольких режимах. Доход предприятия от единицы продукции, изготовленной из сырья каждого вида при различных режимах работы технологической линии, различен. Здесь игрок (статистик) – технолог предприятия, определяющий режим эксплуатации технологической линии в конкретной обстановке. Совокупность внешних обстоятельств, обуславливающих поступление на предприятие сырья того или иного качества - игрок .

2. Другой пример. Предприятие выпускает скоропортящуюся продукцию двух видов. Используя игровой подход, за игрока примем специалистов предприятия, принимающих решение об объемах выпуска продукции. Игроком будет природа, реализующая либо теплую, либо холодную погоду.

Игра статистика с природой – это частный случай парной матричной игры. Она обладает некоторыми особенностями:

1) в матричной игре принимают участие два сознательных игрока, а в игре с природой игрок «природа» бессознательна и безразлична к игре (выигрышу). При решении статистической игры достаточно найти наилучшие рекомендации только для статистика, потому что «природа» в рекомендациях не нуждается;

2) ЛПР (статистик) принимает решения даже при неполной информации о состоянии второго игрока (принимая решения, статистик должен ожидать и нежелательных последствий).

Игра человека с природой тоже отражает конфликтную ситуацию, возникающую при столкновении интересов в выборе решения. Но "стихийным силам природы" нельзя приписать разумные действия, направленные против человека и тем более какой-либо "злой умысел". К явлениям природы, влияющим на результат решения, относят не только погодные и сезонные явления (дождь, засуху, урожай, неурожай), но и проявление любых, не зависящих от нас обстоятельств: например, задержки на транспорте. Таким образом, корректнее говорить о конфликтной ситуации, вызванной столкновением интересов человека и неопределенностью действий «природы».

Действия «природы» могут как наносить ущерб, так и приносить прибыль.

Поведение природы можно оценить статистическими методами, определить присущие ей закономерности. В зависимости от степени знания этих закономерностей, определяющих поведение природы, различаютсяигры с природой:

1) в условиях риска(вероятностной определенности, или измеримой неопределенности состояния объективных условий);

2) в условиях неопределенности (действия природы не известны, или изучены частично, их невозможно оценить).

Поиском решений в таких ситуациях и занимается теория статистических решений.