Имя материала: Управление финансовыми рисками банка

Автор: В.Ю. Резниченко

Глава 1. риск и рискология. 1.1. понятие риска.

 

Несмотря на значительное внимание, уделяемое риску, однозначного его определения и понимания до сих пор нет. Нет даже согласия по поводу того, предметом какой науки является изучение риска. Чаще всего, риск трактуется по Фрэнку Найту в его «классической», то есть экономическо-математической интерпретации.

Неопределенность, вероятности и риск. Принятие решений по Найту происходит всегда в условиях некоторой неопределенности, возникающей из-за неполноты информации. Эта неопределенность -следствие того, что мы сосредоточиваем наше внимание на объекте, замещая среду недостаточностью информации параметров функционирования объекта. Решение будет тем обоснованнее, чем больше мы знаем о среде, но сбор информации о ней сопряжен с затратой средств — временных и материальных.

Анализируя ситуацию принятия решений в условиях неопределенности, будем различать неопределенность, возникающую из-за недостаточности знаний о возможном состоянии среды, и неопределенность определения понятий (отсутствие очевидного скалярного критерия для оценки состояния объекта).

Эти два типа неопределенности сводимы друг с другом, так как чисто формально вероятностные параметры могут быть рассмотрены как компоненты векторного критерия состояния для объекта. В литературе принято различать эти два класса, рассматривая, в основном, первый в рамках теории вероятности, а второй в рамках теории многокритериальной оптимизации.

В дальнейшем под ситуацией принятия решений в условиях собственно   неопределенности   будем   понимать   ситуацию принятия

решений в условиях, когда последствия действий лица, принимающего решения, плохо определены. До настоящего времени не удалось построить достаточно мощного и адекватного аппарата, позволяющего целиком формализовать процедуру принятия решений в подобных ситуациях. Полученные результаты объясняют определенные аспекты поведения лица, принимающего решение, и несколько структурируют ситуации принятия решений. Они уже сегодня являются хорошим вспомогательным средством для существующих неформальных процедур принятия решений.

Определим ситуацию принятия решений в условиях неопределенности как ситуацию, в которой задано множество действий А={а} (пространство возможных действий) и множество состояний внешней среды (пространство возможных состояний внешней среды) О.=со.. Будем считать также заданной некоторую функцию U, определенную для каждой пары (а, со), где а є A, с є Q. Содержательно U (а, со) отражает некоторую «желательность» исхода, соответствующего определенному действию a лица принимающего решение, при реализации определенного состояния внешней среды со. Ситуацию S часто оказывается возможным и удобным представлять в виде «матрицы желательности» (матрицы платежей U).

Ситуацию (А,Г2,Ц) определим как ситуацию принятия решений в условиях полной неопределенности, если распределение вероятностей Р (с) на Q неизвестно.

Ситуацию (А,Г2,Ц) определим как ситуацию принятия решений в условиях конфликта или игрой, если распределение вероятностей Р (с) на Q по-прежнему неизвестно, но относительно Q можно предположить, что оно реализуется независимо и одновременно с А и при этом ведет себя так, что стремится уменьшить желательность U (а, с) для А.

Ситуацию (А,Г2,Ц) определим как ситуацию принятия решения в условиях частичной неопределенности или статистической игрой, если распределение Р(с) на Q известно либо возможен эксперимент по его выяснению, т. е. если заданы А, Q, со, а также дополнительно множество экспериментов Е={е} и множество наблюдений.

Если бы распределение Р(со) было известно, наилучшее действие а* логично находилось бы с помощью формулы a*=arg max Е Р(с) U (а с). Однако Р(с) неизвестно, и для нахождения a* предложен целый ряд критериев, основанных на различной степени правдоподобности предложений о виде Р(с) .

Действие а" будем называть оптимальным по Вальду, если оно удовлетворяет условию а = arg max min U (а с).

Содержательно критерий Вальда означает, что каждому действию приписывается в качестве показателя некоторый гарантированный уровень и среди всех действий выбирается то, которому соответствует наибольшее значение этого максимального уровня - максимин. Таким образом, критерий Вальда - это критерий, позволяющий прийти к наилучшему из наилучших состояний. Чаще рассматривают отрицательную матрицу платежей (матрицу потерь или ущерба), поэтому в литературе этот критерий обычно называют минимальным.

Минимальный критерий консервативен и пессимистичен, но именно это и является его преимуществом в стратегических экспертизах и прогнозах, когда такие качества имеют смысл, например при экологических прогнозах развития уникальных природных экосистем.

Возражения, приводимые против использования этого критерия, следующие. Критерий может быть принят как стратегия действия при игре двух лиц, из которых второе - «злая госпожа Природа». Тогда минимаксная стратегия есть наилучшая стратегия против минимаксной стратегии природы, т. е. против наихудшего априорного распределения Р(со), которое может принимать природа. Однако предложение о минимаксной стратегии природы, довольно разумное в случае игры двух лиц с нулевой суммой, при игре с природой не очевидно.

Чтобы привести формальный критерий в соответствие с интуитивными представлениями, Сэвидж предложил усовершенствовать минимаксный критерий применением его не непосредственно к матрице платежей, а к так называемой матрице сожалений, получаемой из исходной матрицы вычислением из всех элементов каждого столбца максимального элемента.

Действие а будем называть оптимальным по Сэвиджу, если оно удовлетворяет условию a = arg max min {U (a, со) - max U (a, со) }.

Содержательно критерий Сэвиджа отражает стремление обеспечить минимальный риск отклонения от истинного состояния природы пропорционально абсолютной полезности этого состояния, чтобы при преобразовании матрицы платежей добавлением констант ко всем элементам ее столбца (содержательно это можно интерпретировать как выплату премии за угадывание правильного исхода) оптимальность действий была бы сохранена. Критерий интересен своей способностью хорошо описывать логику выбора отдельного участника решения.

Критерий Сэвиджа обладает неприятным свойством: при добавлении к исходной совокупности действий еще одного, оптимальной может оказаться не прежняя и не вновь добавленная стратегия, а одна из имевшихся, но не бывшая оптимальной. По-видимому, это свойство противоречит представлениям о свойствах оптимальной стратегии.

Часто критерии Вальда и Сэвиджа оказываются чрезмерно пессимистичными для реальных ситуаций, когда нет оснований связывать с каждым действием наихудшее состояние природы. Они малопригодны для задач выбора площадок под стандартные промышленные объекты в рядовых условиях. В этих случаях Гурвицем предложено ориентироваться на два состояния природы - наилучшее и наихудшее.

Действие а" будем называть оптимальным по Гурвицу, если оно удовлетворяет условию a"=arg max [а max U (a , со) +(l-a.) min U (a , со) ], где a =0-I - некоторый показатель оптимизма. При а =0 критерий Гурвица переходит в критерий Вальда, при а = l - в «критерий Вальда наоборот» (максимакс - абсолютный оптимизм). Вопрос об установлении промежуточных значений для реальных ситуаций недостаточно ясен. Один из способов - определить a для несложной модельной ситуации, например в ходе игры. Другой способ - определить обработкой однотипных решений, например из анализа удачных и неудачных решений. Свойство преемственности анализа, т. е. возможность использовать удачные и неудачные решения для улучшения текущих решений (но, заметим, только в стационарных ситуациях), делает критерий привлекательным в анализе.

Основное возражение против критерия Гурвица помимо неясности с определением а состоит в его расхождении с интуитивными представлениями о свойствах оптимальной стратегии.

В XVII веке Бернулли предложил принцип недостаточного основания, который гласит, что если нет других данных о том, что одно событие из полной системы несовместимых событий более вероятно, чем другое, то события надо считать равновероятными (в литературе этот критерий еще называют критерием Лапласа). Критерий редко применяется, хотя имеет большое теоретическое и историческое значение. Самбурски подчеркивает, что этот критерий применялся уже много тысячелетий назад. В доказательство он цитирует отрывок из Талмуда, где философ объясняет, что муж может развестись с женой в случае прелюбодеяния, не наказывая ее, но не в случае, если он заявляет, что прелюбодеяние совершено до заключения брака.

2 Цит. по Бернстайн П. Л. Против богов. Укрощение риска. М.: Олимп-Бизнес. 2000 г.

«Здесь есть двойное сомнение, — декларирует Талмуд. - Если установлено (непонятно, как), что невеста взошла на брачное ложе не девственницей, то, с одной стороны, сомнительно, ответствен ли за это сам жених — случилось ли это «под ним... или не под ним». Касательно другой стороны сомнения приводится следующий аргумент: «И если ты говоришь, что это случилось под ним, остается сомнение, было ли это насильно или по ее свободной воле». Каждый альтернативный ответ на каждый из двух вопросов имеет шансы 50 на 50. С впечатляющей статистической точностью философ заключает, что есть только один шанс из четырех (1/2 х 1/2), что женщина виновна в совершении прелюбодеяния. Это означает, что муж не может развестись с ней на этом основании»2.

Действие а будем называть оптимальным по Лапласу, если оно удовлетворяет условию a =arg max Е U Критерий редко применяется, хотя имеет большое чисто теоретическое значение. Основные трудности в применении этого критерия связаны с определением полной системы независимых событий и соответствующего им состояния равномерности. Имеются подходы, основанные на попытках одновременно использовать все критерии. Однако прямое использование этой идеи, например, на основе принципа большинства критериев приводит к нарушению транзитивности.

Неопределенность и многокритериальность. Анализ наиболее распространенных критериев принятия решений в условиях неопределенности позволяет сделать вывод о том, что практически задача сводится к некоторому выбору, свертки выбранного критерия оптимальности. Но второй класс неопределенности связан именно с неоднозначностью способа свертки векторного критерия. Таким образом, анализируя ситуацию принятия решений в связи с проблемой уменьшения неопределенности путем сбора дополнительной информации, можно рассматривать ее как проблему выбора способа свертки векторного критерия.

Ранее, рассматривая ситуацию принятия решения S, мы предполагали, что компоненты «матрицы желательности» - скаляры. В общем случае это не так, т. е. однозначно оценить комбинацию «действие (a) -состояние (с)» как скаляр не удается. Необходимо рассматривать ситуацию, когда комбинация (a, со) описывается вектором. Выше мы показали, что ситуация неопределенности является частным случаем такой общей постановки. Если множество А можно отобразить во множество действительных чисел U, то такая ситуация называется задачей принятия решений на кардинальных структурах или с кардинальными данными. Решение задачи состоит в получении на основе кардинальных данных U линейной квазиупорядоченности для А с целью выбора оптимального решения а*а А. Рассмотрим пути перевода кардинальной структуры А в линейную квазиулорядоченность решений. Из множества А целесообразно выделить множество решений А , оптимальных по Парето (A= A ^jA , А гА = 0. Множество А исключаем из рассмотрения, так как оптимальное решение а є А . Если множество A невелико, то а* можно найти обычным перебором, предъявляя ЛПР все а а А .

Ряд исследователей считает, что корректная часть решения задачи поиска а заканчивается, если удалось выделить А. На практике часто оказывается, что A достаточно велико. В этом случае необходимо каким-то образом свернуть вектор U в скаляр. Существует достаточно развитая теория, исследующая различные способы свертки с точки зрения непротиворечивости, логичности получаемых предпочтений. Ниже приведен перечень наиболее распространенных способов. Графическая их интерпретация дана на рисунке, приведенном выше.

Как видно из сводки критериев (табл.1.1) оптимальности, методы свертки критериев представляют прямую формализацию соответствующей аксиоматики, т. е. фактически интерполирует некоторую реальную процедуру поиска оптимального варианта. Наиболее распространен на практике последний случай (методы, реализующие принцип взвешенной суммы, мультипликативную зависимость). Применение этих методов сводит проблему снижения неопределенности к определению весовых коэффициентов а. Существует ряд приемов нахождения весов критериев (а): это упорядочение критериев по важности и определение их отношений по важности между собой (при этом ЛПР дает отношение а а в числовом виде); построение таблиц на основе парного сравнения критериев по важности; определение весов при помощи совокупности последовательных сравнений (метод Черчмана-Акоффа); нахождение весов после предварительного определения средней точки на шкалах критериев (веса при этом рассматриваются как отношения важности критериев при отклонениях относительно средней точки); многократное повторное сравнение пар критериев по важности (с использованием известного метода Терстоуна); применение иерархии критериев, когда в сложном критерии выделяется совокупность входящих в него простых критериев, а его важность считается пропорциональной числу входящих в него простых критериев; назначение вместо количественных значений весовых коэффициентов важности критериев их значений в определенном диапазоне. Обычно для обозначения всего множества методов класса коэффициентов используется термин «экспертные методы принятия решений». В анализе риска, экспертиза - основной способ формализации процедуры принятия решений.

В литературе отмечается значительное несоответствие между успехами быстро развивающейся теории экспертных оценок и довольно скромными результатами ее применения в решении практических задач. Объясняется это, в частности, тем, что развитие процедуры экспертных оценок слишком громоздки и сложны для использования в практике, а их упрощенные варианты чересчур примитивны и не адекватны реальной ситуации принятия решений.

 

opt U= U , если IU - U I < < S( l=1,2, к - 1, k+ 1,

т)      - принцип квазиравенства

opt U= max min U -принцип равномерности

 

6. opt U=max max U

 

7. opt U = min I (U — U )

 

8. opt U = max I (U — U)

 

9. opt U = max a U

U

 

10. opt U =max

=max I a log U           

удовлетворительны

Оптимизация всех компонент производится таким образом, что разница между выбранным критерием и остальными не превосходит некоторой заданной величины

 

Стратегия ЛПР направлена на равномерное повышение всех признаков за счет «подтягивания» наихудших из них, т. е. с наименьшим уровнем (рис. г)

 

Стратегия ЛПР направлена на «поощрение» лидера: основным объявляется тот критерий, значение которого ближе всех к рекордному значению, а ресурс направляется на его улучшение. После достижения рекордного значения осуществляется улучшение другой компоненты, вновь наилучшей, и т. д. (рис. в)

 

Стратегия ЛПР направлена на самое быстрое приближение к наилучшей точке — без ограничений на соотношение компонент (рис. д), на рис. е даны реальные стратегии ЛПР, которые носят более плавный характер

 

Стратегия направлена на самое быстрое удаление от худшей точки — без ограничений на складывающиеся соотношения компонент (рис. ж); на рис. з даны реальные стратегии ЛПР, которые носят более плавный характер

 

Коэффициент a, отражает относительную важность компонент. Стратегия ЛПР направлена на линейную аппроксимацию функции выбора пропорционально значениям a. При использовании этого принципа возможна взаимокомпенсация одних компонент за счет других (рис. u)

 

Устранен недостаток, связанный с взаимной компенсацией одних компонент другими (рис. к)

 

В некоторых ситуациях, таких, как принятие срочных решений в стремительно развивающихся неблагоприятных ситуациях, а также в ситуациях значимых настолько, что необходим учет общественного мнения (т. е. обработка и согласование многих сотен разных точек зрения и интересов), формальные и реализованные на ЭВМ системы поддержки решений вообще незаменимы.

Место рискологии в системе наук. На наш взгляд, «дисциплинарная неподелённость» риска как объекта исследований не создаёт особых проблем. Скорее наоборот, так как сама природа риска делает его предметом междисциплинарных исследований, точное определение риска как объекта одной дисциплины неизбежно сужает рамки исследования. Излишне четкие определения, на сегодняшнем этапе исследований, ограничили бы возможности разработки проблематики риска и сместили бы акценты исследования, как это происходит в исследованиях экологических, природных, политических и т.д. рисков. Возможно, наиболее естественной научной дисциплиной изучающей риски является социология, в связи с тем, что актуализация риска связана, прежде всего, с его социализацией.

Как будет показано ниже, риск имеет единую природу и его «подисциплинное» рассмотрение - дань традиции и следствие подхода по принципу сведения сложной проблемы к ряду более простых. Однако природа риска требует его исследования с системных позиций3. Поэтому, возможно включить в рассмотрение более широкий, чем традиционно, круг вопросов, рассмотрев, например, природные ресурсы как экономический объект, а не как объект экологии.

Тогда возможно определить предметом рискологии (изучения риска) исследование общих источников, причин и закономерностей возникновения рисков, их взаимосвязи и взаимовлияния, взаимодействия с другими процессами и объектами, особенно с точки зрения исследования и анализа механизма их регулирования.

Этот аспект исследования рисков, то есть исследование всех областей возникновения рисков, идентификация в них соответствующих риск-факторов и построение негативных прогнозов, можно обозначить как рискография. Другая немаловажная часть исследования риска должна включить разработку адекватных методов и способов описания, прогнозирования развития опасностей и прежде всего опасностей возникающих в результате принятия, или непринятия решений - рисков.

3 Перефразируя Гегеля, можно сказать, что нельзя понять отдельные риски не понимая риск в целом.

Естественная практическая цель таких исследований - создать основу для проработки и оценки рисковых аспектов принятия различных, и, прежде всего, социальных решений. В идеале - это создание социальной теории безопасности. Как отмечает Ульрих Бек4, в связи со своим, положившим начало социологическому дискурсу о риске, «обществе риска», «производство риска - социальный процесс». «В развитом обществе, социальное производство богатства систематически сопровождается социальным производством риска. Соответственно проблемы и конфликты, связанные с распределением дефицита в обществе, соседствуют с проблемами и конфликтами, которые возникают вследствие производства, необходимостью определения и распределения рисков, порождаемых научно-техническими системами»5. Принимая решения имеющие последствия глобального и необратимого характера, мы сегодня не имеем аппарата позволяющего хотя бы описать риски сопутствующие таким решениям, тем более исчислить, спрогнозировать риски и управлять ими. Создавая риски как неизбежный побочный продукт принятия технологических, политических, экономических и других решений мы все ещё не имеем языка для их описания. Это и является главной причиной необходимости работ по созданию и развитию методов изучения рисков.

4          Beck U. Risk society: towards a new modernity. London Sage Publications, 1992.

5          Там же.

В течение всего XX века существовало убеждение, что непременным условием эффективной работы может быть лишь рациональное планирование, а затем четкое выполнение планов. По существу, управление риском понималось как исключение риска или, по выражению одного известного специалиста по рискологии, «как колонизация времени». Однако все новые и новые проекты на практике доказывали неэффективность такого подхода. С другой стороны все больше исследований доказывали актуальность «великого парадокса управления», когда приходится контролировать все менее управляемые ситуации. Управление уже не ограничивается анализом проблем и принятием оптимальных решений на основе теоретических выкладок. П. Друкер писал, что «с уверенностью можно сказать только то, что вряд ли могут стать хорошими предпринимателями люди, которым необходима полная определенность...» То есть, риск признаётся важным, если не центральным, фактором управления. При этом, например, М. Лапуста считает, что «по способности разумно рисковать... можно отнести примерно 10\% дееспособных граждан России». То же самое и даже в еще большей степени можно отнести и к деятельности экономических субъектов. Как зарубежные, так и отечественные исследователи выделяют наличие риска как важнейшую черту предпринимательского управления.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |