Альтернативные системы ценностей

В ППР часто встречается термин критерий, который конкретизирует цель. Синонимами этого термина являются такие понятия как "критериальная функция" или "целевая функция". Именно критерий позволяет реализовать механизм выбора конкретного варианта из заданного множества, поскольку является способом сравнения вариантов.

От критерия требуется максимальное сходство с целью, чтобы выбор по критерию соответствовал явному движению к поставленной цели. Понятно, что полного совпадения с целью критерий не представляет. Это, скорее, аппроксимация цели, ее модель.

Для ЛПР формирование критерия представляет исключительно важный момент, в значительной мере определяющий корректность получаемого результата.

Сложность задачи принятия решений существенно зависит от числа критериев. При одном критерии задача сопоставления нескольких вариантов наиболее проста для ЛПР. Однако в последнее время в практической деятельности все чаще встречаются многокритериальные задачи ПР.

При графической интерпретации задач ПР критерии откладываются по оси Y.

Физиология принятия решений

Органом, который обеспечивает мыслительную деятельность человека, и в частности отвечает за принятие решений, является головной мозг. В конце ХХ века были получены убедительные данные относительно асимметрии полушарий головного мозга, согласно которым левое полушарие отвечает за аналитическую деятельность человека, а правое обеспечивает его творческие возможности. В то же время еще ранее было доказано, что левое полушарие управляет правой частью тела человека, а правое – левой. Многие ученые убеждены, что у "правшей" сильнее развито левое полушарие, которое доминирует в их поведении, а у "левшей" — наоборот.

Поскольку мы живем в "праворуком" мире, то для большинства людей более характерно рациональное логическое мышление, чему способствует доминирование левого полушария. Казалось бы, такие люди должны лучше принимать решения. Однако это не совсем так. Специальные исследования показали, что надлежащий выбор производит тот, кто способен к образному мышлению, т.е. наделен даром "видеть" развитие ситуации до ее наступления. Для специалистов по техногенной безопасности развитие подобного качества представляется исключительно важным. Нет, видимо, более важного вида человеческой деятельности, чем обеспечение безопасности, где поговорки "после драки кулаками не машут" и "гром не грянет — мужик не перекрестится" были бы столь актуальны.

Таким образом, сочетание способностей логико-аналитической переработки информации и интуитивно-чувственного прогнозирования исходов альтернативных ситуаций — вот идеальный уровень мыслительных возможностей современного специалиста, выступающего в качестве ЛПР. Понятно, что функции "слабого" полушария могут быть усилены за счет осознания данного факта и соответствующих тренировок.

Виды и особенности задач принятия решений

Требования к процедуре выбора определяют вид задач ПР. Остановимся на трех основных типах подобных задач.

Упорядочение альтернатив. Существуют задачи, в которых требуется определить порядок на множестве альтернатив. Так, инженер по охране труда (ОТ), планируя на определенный календарный период мероприятия по обеспечению производственной безопасности, формирует их перечень в порядке важности; выпускники вуза распределяются по общим успехам за время обучения и т.д.

Разделение альтернатив на упорядоченные группы. Объединение объектов в группы — очень характерное занятие для людей. Врач, обследующий больных, может выделять группы пациентов в соответствии с подозрениями на разные заболевания; куратор делит студентов на группы отличников, хорошистов, троечников и т.д.

Выбор лучшей альтернативы. Эта задача традиционно считается одной из основных в принятии решений. Она часто встречается на практике. С такой проблемой сталкивается абитуриент при выборе специальности при поступлении в вуз; выпускник выбирает конкретное место работы; руководитель проектной организации определяет проект будущего объекта и т.п.

Для ЛПР задача ПР может быть совершенно новой или повторяющейся. Это влияет на его степень информированности. Если ЛПР ощущает недостаток информации, то ему для получения эффективного результата целесообразно использовать поддержку эксперта.

Очень сильно на сложность выбора влияет размерность задачи, под которой понимается количество критериев и число альтернатив. Сложность существенно возрастает при переходе от одного к двум и более критериям. Количество альтернатив влияет на сложность: несколько альтернатив обычно трудностей при выборе не вызывают; эти трудности появляются, когда их число составляет несколько десятков; нередко встречаются ситуации, в которых число альтернатив достигает многих сотен или даже тысяч. Сложность выбора при этом становится значительной.

Для задач высокой размерности, как правило, требуется так называемая формализация, т.е. представление процедуры выбора в виде алгоритма, что открывает возможность применения вычислительной техники.

Опытный ЛПР в процессе принятия решений иногда использует специальные приемы, которые получили название эвристик.

Эвристика — в широком смысле слова раздел психологии, изучающий природу мыслительных операций человека при решении им различных задач; в узком смысле — приемы и методы поиска решений, основанные на интуиции и учете результатов решений сходных задач в прошлом, накопленном опыте, анализе ошибок.

Действуя в рамках эвристического набора правил, ЛПР манипулирует следующими характеристиками:

· вероятность выигрыша;

· размер выигрыша;

· вероятность проигрыша;

· размер проигрыша и некоторыми другими.

Использование эвристик не всегда гарантирует хороший результат. Однако их достоинство заключается в том, что они способны радикально упростить исходную задачу и тем самым существенно снизить ее сложность. В ряде случаев такой подход оказывается единственным способом решения задачи.

Метод построения «дерева решений» сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. В отличие от метода сценариев он предполагает возможность принятия самой организацией решений, изменяющих ход реализации ИП и использующих специальную графическую форму представления результатов («дерево решений»). Данный метод может применяться в ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий [29]. Основными недостатками данного метода при его практическом использовании являются, во-первых, техническая сложность данного метода при наличии больших размеров исследуемого «дерева» решений, так как затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных, во-вторых, присутствует слишком высокий субъективизм при назначении оценок вероятностей.

Имитационное моделирование по методу Монте-Карло является наиболее сложным, но и наиболее мощным методом оценки и учета рисков при принятии инвестиционного решения. В связи с тем, что в процессе реализации этого метода происходит проигрывание достаточно большого количества вариантов, то его можно отнести к дальнейшему развитию метода сценариев. Метод Монте-Карло дает наиболее точные и обоснованные оценки вероятностей по сравнению с вышеописанными методами. Однако, несмотря на очевидную привлекательность и достоинства метода Монте-Карло с теоретической точки зрения, данный метод встречает серьезные препятствия в практическом применении, что обусловлено следующими основными причинами:

• Высокая чувствительность получаемого результата по методу Монте-Карло к законам распределения вероятностей и видам зависимостей входных переменных инвестиционного проекта [18,20];

• Несмотря на то, что современные программные средства позволяют учесть законы распределения вероятностей и корреляции десятков входных переменных, между тем оценить их достоверность в практическом исследовании обычно не представляется возможным, так как, в большинстве случаев, аналитики измеряют вариации основных переменных макро- и микросреды, подбирают законы распределения вероятностей и статистические связи между переменными субъективно, поскольку получение качественной статистической информации не представляется возможным по самым различным причинам (временным, финансовым и т. д.) [6], особенно для уникальных ИП в реальном секторе экономики;

• Вследствие двух вышеописанных причин, точность результирующих оценок, полученных по данному методу, в значительной степени зависит от качества исходных предположений и учета взаимосвязей входных переменных, что может привести к значимым ошибкам в полученных результатах (например, переоценке или недооценке риска ИП), а, следовательно, к принятию ошибочного инвестиционного решения;

Таким образом, проведенный анализ традиционных методов оценки эффективности ИП в условиях риска и неопределенности свидетельствует об их теоретической значимости, но ограниченной практической применимости для анализа эффективности и риска ИП из-за большого числа упрощающих модельных предпосылок, искажающих реальную среду проекта.