Управленческие решения в условиях стохастического риска

Под стохастическим риском следует понимать возможность проявления таких рисковых ситуаций, которые нельзя признать закономерными, т. е. они возникают спонтанно, без видимых причин.

В классическом варианте управленческое воздействие руководителя на подчиненного в условиях риска должно сопровождаться точной постановкой задачи с одновременным обозначением чет­ких критериев достижения цели, в том числе и необходимых средств рискозащиты. При проявлениях стохастического риска выполнение вышеназванных условий становится весьма затруднительным. И тогда руководитель вынужден предоставлять исполните­лям необходимую свободу принятия самостоятельных решений в рамках сложившихся обстоятельств, вместе с тем вводя некоторые разумные ограничения.

При рассмотрении возможностей управления рисками в условиях стохастической неопределенности необходимо знать, что лицо, принимающее рискозащитное решение, все таки обладает некоторой информацией о степени проявления риска и возможных вариантов управленческого воздействия для его снижения. Как уже отмечалось, проблема лишь в том, что риск проявляется бессистемно, закономерность пока (!) не обнаружена. Значит, на первом этапе необходимо математически, на основе вероятностного распределения анализируемой информации, просчитать те варианты, где можно до максимально возможного предела сузить поле статистического поиска, найти минимальные разбежки в рядах цифр.

Часто ошибочно полагают, что использование отдельных, считающихся основными, характеристик распределения вероятностей достижения хозяйственного резуль­тата должно устранять трудность выбора наилучшего решения. В управлении рисками чаще других методов анализа используют математичес­кое ожидание результата[12], иногда — дисперсию. Однако, как показывает практика, дальнейший выбор приемлемого варианта управленческого решения, выполненный на основе таких характеристик, не всегда согласуется с индивидуальным представлением руководителя о наилучшей альтернативе. Отчасти, это объясняется сложившимся постсоветским менталитетом белорусских управленцев: «Кончай дедукцию, давай продукцию!». Но ведь времена меняются, в управленческий обиход, в том числе и в сфере государственного управления, активно внедряются новейшие организационно-технические средства, позволяющие задействовать и возможности математической обработки больших объемов статистической информации. В этой связи белорусским управленцам будет полезным усвоить вербальную формулировку принципа стохастического доминирования: тот вариант решения лучше, для ко­торого выше вероятность получения более предпочтитель­ного результата. Как видите, ничего нового, по народному это звучит следующим образом: «Из двух зол выбирают наименьшее».

Автор, стремясь максимально приблизить изучаемую по теме дисциплины информацию к реальной хозяйственной практике, сознательно уходит в данном пособии от изложения проблем управления стохастическими рисками языком математики. Сегодня всю «черновую» работу по математической обработке полученных данных эффективно и почти мгновенно способен делать компьютер. А вот дальнейшую проверку рассчитанных показателей с целью определения доминируемых вариантов технологи­чески лучше проводить визуально, используя графический подход. Для этого необходимо привести графики всех рассматриваемых функций к единой системе координат и затем путем сравнительного визуального анализа выбрать ту альтернативу, график функции рас­пределения результата для которой лежит геометрически ниже всех остальных вариантов. Если взятый к рассмотрению случайный результат дискретен и имеет не очень много возможных значений, для проведения графической проверки на доминируемость (недоминируемость) удобно использовать стандартную ле­пестковую диаграмму из пакета Microsoft Excel, которая создана на основе полярной системы координат (рис. 8.3).

Рис. 8.3 Пример использования лепестковой диаграммы Excel при оценке стохастических рисков[13]

На вышеприведенной диаграмме графически представлены значения функции Fa(y), выбранной в качестве базовой для проведения сравнительного анализа при распределении непрерывного результата Y(a) для четырех альтернатив. По расположению выделенных линий графика видно, что результирующая функции Fa(y) распределения результата Y(a) наиболее доминантной альтернативы а1 занимает положение на перифе­рии области лепестковой диаграммы ближе к значениям, рав­ным единице. Соответственно, изображенные графики функций Fa(y) распределения резуль­татов Y(a) для остальных трех альтернатив концентрируют­ся ближе к центру диаграммы, где значения функции приближаются к нулю. Таким образом, можно наглядно убедиться, что чем менее доминантна альтернатива, тем ближе линия графика функции Fa(y) распределения результатов Y(a) для нее к центру лепестко­вой диаграммы, т. е. к нулевому варианту распределения результатов. Из этого следует, что отношение стохастического доминирова­ния, задаваемое выбранным четырехальтернативным выражением несвязно, так как нера­венство в правой части выражения может не выполняться для всех значений результата. Ввиду этого оно обладает дос­таточно слабой разрешающей способностью и незначительно сокращает объем исходного множества альтернатив. Полученной информации недостаточно для принятия математически выверенного решения. В таких случаях возмож­но применение и более сложных приемов вариативного стохасти­ческого доминирования, которое способно в расчетах обеспечить последующее сужение множественной выборки. А для этого, в свою очередь, необходим сбор дополнительной статистической информации, касающейся подготовки и реализации конкретного рискозащитного решения. В качестве подобной информации обычно используются данные, позволяющие взять за расчетную основу показатели предпочтительности в среднем, показатели предпочтительности по уровню гарантии получения результатов или предпочтительности по уровню самого гарантированного результата. В любом случае, предлагаемые новые параметры должны содержать в себе определенную степень объективности, позволяющую применить их для дальнейших расчетов.

Следует также учитывать, что руководитель, готовясь принять управленческое решение в условиях стохастического риска, редко ограничивается использованием только объективных, математически обработанных характеристик распределения планируемого результата. Часто он берет во внимание два взаимодополняющих фактора: среднюю величину запланированного результата и характеристику дисперсной «кучности» результатов, заданных исходным функциональным выражением. Проводимые специалистами исследования показывают ( ), что для каждой отдельной величины дисперсии результатов существует вполне определенная компенсирующая величина среднего показателя, позволяющая выбрать достаточно привлекательный вариант решения. Вышесказанное закреплено в обиходе следующей народной поговоркой: «Чтобы волки были сыты, и овцы целы». Другими словами, руководитель способен пойти на риск не оттого, что его принятие имеет выигрышный смысл, а потому, что он рассчитывает на получение положительного эффекта в будущем за счет оптимизации действующих рисков.