ОБЗОР ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

АННОТАЦИЯ

В данной статье приводится обзор источников риска и неопределенности при принятии решений, подчеркивая различие между неопределенностью и риском. Также представлены концепции, принципы и подходы к устранению рисков и неопределенности при принятии решений, а также представлен краткий обзор картирования рисков.

ABSTRACT

This article provides an overview of the sources of risk and uncertainty in decision making, emphasizing the difference between uncertainty and risk. Concepts, principles, and approaches to address risk and uncertainty in decision making are also presented, as well as a brief overview of risk mapping.

Ключевые слова: принятие решений, риск, неопределенность, дерево решений.

Keywords: decision making, risk, uncertainty, decision tree.

Риски и неопределенности развития проекта возникают из-за различных источников ошибок, включая данные, ошибки модели и ошибки прогнозирования. Было установлено, что самые сильные факторы, влияющие на риск и неопределенность, были результатом ошибок прогнозирования. Также было обнаружено, что ошибки данных и ошибки модели имеют тривиальные или незначительные последствия. Многие аналитики утверждали, что сценарии не предсказывают, что произойдет, а показывают только то, что может произойти при заданных альтернативах. [1]

Имеется много возможностей или различных методов, чтобы попытаться преодолеть проблемы, которые неопределенность ставит перед лицами, принимающими решения (ЛПР). На одном конце спектра находятся вероятностные методы анализа рисков и решений, на другом – специальные методы. В отличие от вероятностного анализа рисков и решений, специальные методы вряд ли обеспечат надежную основу для принятия решений [2]. Это особенно верно в тех случаях, когда ЛПР пользуются общественным доверием, что имеет место в том случае, когда потенциальные потери будут распределяться среди населения, которое может иметь незначительный вклад или вообще не принимать никакого участия в процессе принятия решений. В таких случаях использование рационального и строгого подхода к принятию решений необходимо как для защиты ЛПР, так и для защиты общественности. Решение, имеющее вероятностный риск и анализ решения, является наиболее строгим инженерным подходом к сложным проблемам принятия решений, связанным с неопределенностью.

Для расчета рисков и анализа решений, а также для поддержки принятия решений можно рассмотреть четыре шага:

1) Сделал постановку для решения проблемы.

2) Моделирование решения.

3) Анализ и интерпретация результатов.

4) Сообщение результатов лицам, принимающим решения [3].

Первые три шага важны для организации принятия решений. Однако доведение результатов до ЛПР не менее важно. Тщательный и хорошо выполненный анализ при плохом информировании не даст ЛПР понимания, необходимого им для уверенного преодоления неопределенности. Инвестиции, сделанные при анализе проблемы принятия решения, должны отражать важность потенциальных потерь, связанных с выбором неоптимальной альтернативы. Более высокие альтернативные издержки оправдывают большие инвестиции в анализ решений [4]. Многие европейские страны используют сценарии для исследования риска последствий и неопределенности инвестиций в проект, которые включают исследование сценариев, оценку чувствительности и оценку на основе вероятности.

Анализ сценариев связан с исследованием различных альтернатив для варианта, который может работать хорошо с минимальным риском. В настоящее время оценка сценариев является основным инструментом, используемым для оценки риска и неопределенности в отношении будущего. Поскольку будущее является неопределенным с участием риска, один из способов, которым мы можем справиться с этой неопределенностью и оценить риск – это построить возможные сценарии и найти варианты, которые хорошо себя зарекомендовали с минимальным риском. Сценарный анализ можно начать с определения альтернативных сценариев, их критериев, воздействий и рисков. Оценка воздействий и рисков может включать создание системы показателей для каждого сценария. Принятие решений может осуществляться на основе сценариев, которые обладают наибольшей выгодой, экономической эффективностью, минимальными рисками и воздействиями. Сценарные оценки не предсказывают, что произойдет или вероятность возникновения, они указывают, что может произойти при различных заданных альтернативах [5].

На рис. 1 показаны три кривые риска, которые могут представлять потенциальные потери, связанные с тремя вариантами решения (А, В и С). Перехват дает вероятность того, что затраты, связанные с выбором альтернативы, превысят выгоды от этой альтернативы. На рис. 1 вариант C влечет за собой наибольшие потенциальные потери.

Рисунок 1. Три кривые риска

Альтернативы A и C более рискованны, чем альтернатива B, потому что эти альтернативы приводят к большим потерям с более высокой вероятностью. Важно отметить, что эти кривые риска сами по себе не дают достаточной информации ЛПР для выбора одной из трех альтернатив. ЛПР также необходима информация о потенциальных преимуществах каждой альтернативы и их вероятностях. Понимание отношения ЛПР к принятию рисков также важно [6].

Для получения возможного результата с минимальным риском необходима идентификация риска. Здесь приведены некоторые виды рисков, которые в основном связаны с инфраструктурными активами. Когда инвестиции осуществляются для инвестирования в инфраструктурные активы, политические, социальные и экологические и другие связанные с ними вопросы риска нельзя избежать при принятии решений. Уровни риска были основаны на пяти различных шкалах риска, а именно: редкий, маловероятный, умеренный, вероятный и почти несомненный, а его последствия подразделяются на четыре категорий, а именно незначительные, умеренные, серьезные и катастрофические.

Анализ риска представляет собой количественную техническую оценку и может быть оценен вероятностью (P) возникновения события в течение определенного периода времени и связанных с ним последствий. Риск есть функция вероятности возникновения и величины последствий (М), R=f (P, M) [7].

Восприятие риска общественностью – это мера общественной реакции на риск. Восприятие общественного риска может быть определено качественно и количественно. Восприятие – это суждение о том, в какой степени кому-то нравятся или не нравятся некоторые объекты, концепции, проекты или люди. Это означает, что восприятие риска описывает чувства людей по отношению к риску. Объективные и субъективные данные — это данные о поведении, которые отражают согласие или несогласие с представленным проектом.

Управление рисками — это заключительный процесс, который должен быть реализован в процессе оценки рисков, чтобы гарантировать, что риски сведены к минимуму и не имеют неблагоприятных последствий для населения. Это часть процесса принятия решений, который влечет за собой рассмотрение политической, социальной, экономической, инженерной информации и информации о затратах и выгодах с информацией, связанной с рисками, для проведения анализа, сравнения и принятия решения о соответствующих решениях.

Список литературы:

1. Porubay, O.V. (2020) "DECISION-MAKING UNDER CONDITIONS OF DEFINITION AND RISK BASED ON STRICT METHODS," Chemical Technology, Control and Management: Vol. 2020 : Iss. 5 , Article 15. DOI: https://doi.org/10.34920/2020.5-6.77-82 /Available at: https://uzjournals.edu.uz/ijctcm/vol2020/iss5/15
2. Siddikov I., Porubay O. Neural network model of decision making in electric power facilities under conditions of uncertainty //E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2021. – Т. 304.
3. Siddikov I. K., Porubay O. V. Neuro-fuzzy system for regulating the processes of power flows in electric power facilities //AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing LLC, 2022. – Т. 2432. – №. 1. – С. 020010.
4. Siddikov I.Kh., Porubay O.V., Lazareva M.V., Abdulkhamidov A.A. Trends in the development of intelligent systems when making management decisions in Uzbekistan / International scientific journal "Universum: technical sciences" / Issue 2 (71) (2020) / Moscow / pp.10-14
5. Порубай О. В. Проблемы принятия управленческих решений на основе строгих методов //Актуальные вопросы техники, науки, технологии. – 2021. – С. 423-427.
6. Порубай О. В., Хасанова М. Системы поддержки принятия решений с интеллектуальными механизмами поиска для оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2021. – Т. 16. – №. 7.
7. Сиддиков И.Х., Порубай О.В. Обзор многокритериальной модели принятия решений электроэнергетического сектора в Республике Узбекистан // Процветание науки. 2022. №5 (11).