proatom.ru - сайт агентства ПРоАтом
Авторские права
  Агентство  ПРоАтом. 27 лет с атомной отраслью!              
Навигация
· Главная
· Все темы сайта
· Каталог поставщиков
· Контакты
· Наш архив
· Обратная связь
· Опросы
· Поиск по сайту
· Продукты и расценки
· Самое популярное
· Ссылки
· Форум
Журнал
Журнал Атомная стратегия
Подписка на электронную версию
Журнал Атомная стратегия
Атомные Блоги





PRo IT
Подписка
Подписку остановить невозможно! Подробнее...
Задать вопрос
Наши партнеры
PRo-движение
АНОНС

Вышла в свет книга Б.И.Нигматулина и В.А.Пивоварова «Реакторы с тяжелым жидкометаллическим теплоносителем. История трагедии и фарса». Подробнее 
PRo Погоду

Сотрудничество
Редакция приглашает региональных представителей журнала «Атомная стратегия»
и сайта proatom.ru.
E-mail: pr@proatom.ru Савичев Владимир.
Время и Судьбы

[15/07/2010]     Научные Центры «И3 технологии в экономике»

Е.Д.Соложенцев, д.т.н., проф., Институт проблем машиноведения РАН, Санкт-Петербург

10 лет назад в Санкт-Петербурге начала свою работу научная школа логико-вероятностной теории риска, основанная профессором И.А. Рябининым. На десятой Международной Научной Школе «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах» (МА БР 2010), прошедшей в начале июля 2010 г., основное внимание ученых и специалистов атомной энергетики, морского флота, медицины, космической техники, компаний, банков и бизнеса из 19-ти стран было сфокусировано на актуальных проблемах построения и идентификации моделей риска, количественной оценке и анализа риска, прогнозировании и управлении безопасностью и риском в разных предметных областях экономики и техники.


Были рассмотрены положения И3 - технологий (информационных, инновационных, интеллектуальных технологий) на основе логико-вероятностных (ЛВ) моделей риска и баз знаний. Обсуждались приложения И3-технологий для управления риском в разных областях экономики и техники. Были сформулированы проблемы управления риском и эффективностью социальных и экономических процессов по статистическим данным, применения логико-вероятностной модели риска неуспеха решения трудных проблем с участием государства, бизнеса, банков, ученых и общественного мнения.

В экономической науке на сегодняшний день отсутствуют эффективные технологии и модели для анализа и управления риском и решения сложных проблем. Для моделирования идей и разработок, решения новых задач анализа и прогнозирования, управления риском и эффективностью в экономике могут стать полезными информационные       инновационные       интеллектуальные  технологии (И3-технологии) с логико-вероятностными моделями риска и базами знаний в виде систем логических уравнений.

И3-технологии позволяют построить математическую (логическую) модель риска неуспеха решения экономической проблемы, элементами которой являются субъекты (государство, бизнес, банки, ученые, общественное мнение), решающие проблему, и объекты - задачи проблемы.

Для успешной реализации "И3 технологий в экономике" было бы полезным создание соответствующих Научных Центров по проблемам управления риском и эффективностью различных объектов и систем в экономике. Потребителями методик и программных средств «И3 технологий» станут экономические службы правительств и администраций страны, областей и городов; банки, предприятия, компании, торговые и обслуживающие структуры.

Цели Научного Центра «И3 - технологии в экономике»

Целью научного направления «И3 - технологии в экономике» является разработка методик, моделей, программных средств и технологий для:

1. повседневной работы экономистов и менеджеров компаний по  управлению риском и эффективностью;

2. обучения студентов экономических, финансовых и технических факультетов       университетов управлению риском и эффективностью.

3. учебных курсов повышения квалификации.

Решение многих экономических проблем в настоящее время сталкивается с проблемами противодействия взяткам и коррупции, управления кредитными и операционными рисками, развития малого и среднего бизнеса. Для решения сложных проблем с большим числом задействованных субъектов и объектов процесса необходимы соответствующие методики и технологии с адекватным математическим аппаратом.

Анализ экономических проблем и методик их решения в условиях глобализации мирового рынка, кризиса и реформ приведен в работах многих ученых. Академик В. М. Полтерович [2] предлагает планы выхода России из экономического кризиса и ее развития на пути постепенных консервативных реформ. А. И. Татаркин и Р. С. Гринберг [3]  дают оценку социально-экономических последствий присоединения России к ВТО и предлагают методики диагностирования экономической безопасности регионов России в случае этого присоединения. П. Дж. Бъюкенен [4] рассматривает модели устойчивого развития на основе теории игр двух партнеров. В. Л. Макаров и А. Р.Бахтизин [5] рассматривают новый инструмент в общественных науках – агент-ориентированные модели (АОМ) для получения знаний об обществе и моделирования социальных систем. Однако этот инструмент неприменим для оперативного анализа и управления риском и эффективностью деятельности банков и предприятий.

Нет в экономической науке и эффективных моделей для оценки, анализа и управления риском и эффективностью по статистическим данным. Проанализированные работы не рассматривают проблемы эффективного управления предприятием, хотя именно предприятие составляет основу экономики страны. И дело не в наличии идей, а в отсутствии эффективных технологий и адекватного математического аппарата для моделирования риска и эффективности.

По-видимому, пришло время для создания научных центров не только по проблемам нанотехнологий, но и по всегда существовавшим проблемам управления риском и эффективностью тысяч объектов и систем в экономике, которыми ежедневно занята огромная армия экономистов и менеджеров. Адекватных моделей и программных средств моделирования, анализа и управления риском для этих категорий специалистов настоящее время не существует.

Требования «Базель II» и ВТО

 Проблемы устойчивого финансового развития и прозрачности методик оценки кредитных рисков и рейтингов и резервирования средств на случай дефолта заемщиков взаимосвязаны и актуальны. Важными характеристиками являются наглядность результатов оценки и анализа кредитного риска для работников банка, прозрачность методик для контролирующих органов и заемщиков, точность и робастность.

«Базель II» - соглашение Базельского комитета по банковскому надзору «Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала». Главной целью этого соглашения является повышение качества управления рисками. «Базель II» определяет положения по резервированию капитала (до 20%) на случай дефолта [6]. Внедрение данного соглашения, обязательного для вступления в ВТО, диктует наличие в банках соответствующих прозрачных методик для оценки кредитных рисков и резервирования. на случай дефолта.

Особое место среди банковских рисков занимает операционный риск (ОР) [7]. По уровню ОР можно судить о качестве управления банком и совершенстве применяемых технологий. Операционный риск характерен также и для предприятий, страховых компаний и т.д.

Cтандарт ИСО 9001-2001 и ВТО

Требования к качеству производственных процессов определяет стандарт ИСО 9001-2001. Выполнение требований этого стандарта обязательно для вступления страны в ВТО. Согласно стандарту понятие «невалидность процессов» есть несоответствие параметров и элементов системы предъявляемым условиям и требованиям [8, 9]. Требования валидности ВТО относит также к системам управления производственными процессами, включая логистику, проектирование, изготовление, испытания, маркетинг и др. И хотя выполнение требований ИСО 9001-2001 обязательно для вступления в ВТО, адекватные модели риска невалидности пока еще не разработаны.

Логико-вероятностное управление риском невалидности

Для управления риском и эффективностью в экономике И3 - технологии используют логико-вероятностные модели. ЛВ-модели нашли применение для решения проблем надежности и безопасности в технике. Примеры применения ЛВ-моделей имеются и в экономике [10]. Однако масштабы этого использования не соответствуют их возможностям. Это относится и к проблемам управления невалидностью процессов и систем в экономике.

В системе ЛВ-управления риском невалидности рассматриваются четыре аспекта:

1)     Инженерно-экономический: выделение состояний, приводящих к невалидности системы и параметров, влияющих на невалидность системы;

2) Логический: определение событий и логических переменных процесса.
Логические булевы переменные для инициирующих, производных и итогового
событий равны 0 или 1;

3) Методологический: определение понятия невалидности как события по аналогии с
такими понятиями событий как отказ и неуспех;

4) Вычислительный: переход от логической модели риска к вероятностной модели риска невалидности (возможен только при наличии специальных программных средств).

Разработка сценария невалидности успешна при условии глубокого знания функционирование системы. Только специалист может на естественном языке сформулировать полное число гипотез (состояний), которые приводят к невалидности системы [12], то есть произвести обобщение известного разложения логической функции по некоторому набору ее аргументов.

В табл.1 представлены два типа исследований:

1.     Разработки и исследования по каждому классу ЛВ-моделей риска и эффективности с рассмотрением всех процедур информационной технологии систем ЛВ-управления;

2.     Разработки и исследования по каждой процедуре И3-технологии для всех классов ЛВ-моделей риска и эффективности.

Таблица 1.Тематика разработок и исследований по И3 – технологиям

П.п.

Процедуры
И3- технологий
Классы ЛВ-моделей риска и эффективности
ЛВ-моде-лирование
ЛВ-клас-сификация
ЛВ-эффек- тивность
ЛВ-прогно-зирование


1
2
3
4
1
Построение
ЛВ-модели




2
Идентификация
ЛВ-модели




3
Анализ риска и эффективности




4
Управление риском и эффективностью




5
Прогнозирование риска и кризиса системы




6
Коммерциализация ЛВ-программных средств





Классы ЛВ-моделей риска для И 3- технологий

И3-технологии включают следующие классы логико-вероятностных моделей риска:

1) ЛВ-моделирование. Статистические данные не используются. Вероятности событий задают эксперты по экспериментальным или статистическим данным. Вычисляется риск и эффективность одного события. Примеры: ЛВ-модели риска неуспеха решения проблемы: падения курса Евро, не избрания президента, экономического кризиса страны, неуспеха менеджмента компании и др.

2) ЛВ-классификация. Используются статистические данные, рассматриваются события неуспеха состояний. Эффективность состояний задана. Вводятся системы логических и вероятностных уравнений. Вероятности неуспеха событий-градаций определяются решением задачи идентификации вероятностной модели риска по статистическим данным. Примеры: ЛВ-модели риска кредитов, рейтингов банков, состояний системы и др.

3) ЛВ-эффективность. Эффективность состояний вычисляется, используются статистические данные, рассматриваются события появления состояний, вводятся системы логических и вероятностных уравнений. Вероятности появления событий-градаций вычисляются как частоты по статистике. Решается прямая задача риска. Пример: ЛВ-модель риска портфеля активов.

4) ЛВ-прогнозирование. Эффективность состояний задается по статистическим данным, рассматриваются события появления и неуспеха состояний, вводятся системы логических и вероятностных уравнений. Прогнозирование осуществляется в пространстве состояний системы. Вероятности событий-градаций вычисляются как частоты появления по статистическим данным и как вероятности неуспеха. Решаются прямые и обратные задачи риска. Примеры: ЛВ-модели риска товарооборота ресторана/магазина, взяток и коррупции, социально-экономических систем.

Процедуры И 3- технологий

И3 - технологии включают следующие процедуры:

1)     Построение ЛВ-модели риска системы. Формулируется сценарий риска, строится структурная модель риска, записывается Л-модель риска, получают В-модель (полином) риска. В частных случаях строят ЛВ-модели риска с ограниченным числом событий в виде кратчайших путей функционирования или по сценарию риска. Комплексные структурно-сложные экономические системы включают в себя несколько подсистем, которые могут иметь общие элементы (события). Комплексная ЛВ-модель риска может быть настолько сложной, что логическая и вероятностная функции риска превосходят объем памяти компьютера. В этом случае применяется декомпозиция модели и свертывание инициирующие события в узлах типа И и ИЛИ.

2) Идентификация ЛВ-модели риска по статистическим данным заключается в определении допустимого риска и вероятностей неуспеха от событий-градаций. Критерием идентификации является целочисленная функция: число корректно-распознаваемых хороших и плохих состояний системы должно быть максимально. Предложенные методы обеспечивают решения при больших числах состояний (1000 и более), параметров и градаций в параметрах и любой сложности Л-модели за приемлемое время.

3) ЛВ-анализ риска и эффективности системы выполняется на вероятностной модели риска. Количественный анализ риска заключается в определении атрибутов риска или вкладов влияющих параметров и их градаций в риск и эффективность состояний системы и всей системы в целом. Логико-вероятностный анализ обладает наибольшими возможностями для детального анализа риска и эффективности системы.

4) ЛВ-управление риском и эффективностью системы. В социально- экономических системах различают оперативное и стратегическое управление риском и эффективностью. Оперативное управление осуществляется по результатам анализа риска и эффективности в следующей последовательности: оценка вкладов событий-градаций и событий-параметров, выбор наиболее значимых вкладов, распределение ресурсов на изменение вероятностей наиболее значимых событий-градаций. Стратегическое управление развитием системы по критериям риска и эффективности заключается в управлении движением по выбранной траектории и коррекцией при отклонении от нее.

5) ЛВ-прогнозирование риска и кризиса. Прогнозирование осуществляют по статистическим данным в пространстве состояний системы. Оценивают риск и эффективности состояний системы, которых нет в статистических данных. Например, выполнив идентификацию ЛВ-модели кредитного риска по статистическим данным банка, прогнозируется риск и эффективность новых заявок на кредит.

Прогнозируют начало и причины спада, кризиса и рецессии системы, спустя несколько дней после их начала. Строится дискретное распределение параметра эффективности (например, доходности портфеля, товарооборота магазина и т.д.). Вклады, как дифференциальные характеристики, в большей мере объясняют наступление кризиса системы.

6) Адаптация и коммерциализация ЛВ-программных средств. Для моделей классов ЛВ-классификация, ЛВ-эффективность и ЛВ-моделирование со статистическими данными разработаны специальные программные средства (авторы: Е. Соложенцев, В. Карасев, В. Алексеев, А. Ширяев). Для работы со статическими ЛВ-моделями риска класса «ЛВ-моделирование» используется аппарат ЛВ-исчисления И. А. Рябинина [13] и программные средства для ЛВ-моделей любой логической сложности А. С. Можаева [13].

Актуальной является задача создания дешевых программных средств для студентов, экономистов и менеджеров, позволяющих самостоятельно строить сценарии и модели риска и выполнять исследования по управлению риском и эффективностью.

Область приложений ЛВ-моделей риска в экономике практически не ограничена. Достаточно представить систему как структурно-сложную и иметь статистические данные. Проблематика исследований может быть выбрана по аналогии с исследованиями, представленными в табл. 2.

По точности и прозрачности оценки и анализа риска состояний и всей системы ЛВ-модели риска продемонстрировали целый ряд преимуществ.
Так, ЛВ-управление риском и эффективностью кредитными рисками дают:

- в два раза большую точность в классификации кредитов,

- в семь раз большую устойчивость в классификации кредитов,

- абсолютную прозрачность в оценке и анализе риска кредитов,

- решение новых задач анализа и управления риском.

Таблица 2. Примеры приложений И3 - технологий с ЛВ-моделями риска и эффективности

Приложения
Апробации
Кредитные риски физических и юридических лиц
Опытные расчеты на данных 4-х банков. Лабораторные работы
Риск портфеля ценных бумаг
Опытная эксплуатация. Лабораторные  работы
ЛВ-управление риском и эффективтью
Реальные исследования. Ресторан. Магазин
Риск неуспеха менеджмента компании
Реальные исследования. ЗАО «Транзас»
Риск взяток и коррупции
Модельные исследования. Взятки в учреждении, мошенничества чиновников
Риск взяток при обслуживании
Реальные исследования. Взятки в детском саде
Управление риском развития
Реальные исследования технической системы
Прогнозирование кризиса (исчерпание ресурса) технической системы
Компрессорные станции магистральных газопроводов
Моделирование и Анализ риска и эффективности социальных и экономических процессов
Исследования на реальных данных Газпрома.
Лабораторные работы (студенты разработали 150 сценариев и ЛВ-моделей риска)

Заключение

 «И3 - технологии в экономике» это новое научное направление для решения прикладных задач управления риском и эффективностью в экономике [14].

И3 - технологии обеспечивают выполнение требований ИСО-9001-2001 по управлению качеством производственных процессов и Базель II по оценке кредитных рисков банков и резервирования на случай дефолта, обязательные для вступления в ВТО. Создание научных центров “И3 -технологии в экономике” весьма актуально для решения задачи модернизации экономики страны.


Литература
1. Е.Б. Балацкий. Мировая экономическая наука на современном этапе: кризис или прорыв? – Науковедение, N 2, 2001.
2. В. М. Полтерович. Элементы теории реформ. М.: Экономика, 2007.
3. Р.С. Гринберг, А.И. Татаркин. Оценка социально-экономических последствий
присоединения России к ВТО. М.: Экономика, 2007, 534 с.
4. Патрик Дж. Бьюкенен. Избранные труды.- М.: Альфа пресс, 1997.
5. В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин. Новый инструмент в общественных науках – агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры.- Экономика и
управление, №12 (59) 2009, с.13-25.
6. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised
Framework. Basel Committee on Banking Supervision, Bank for International
Settlements Press & Communications. Basel, 2004.
7. Бухтин М. А. Методика и практика управления операционными рисками в коммерческом банке. ИБД АРБ ,13 октября 2006.
8. ГОСТ Р. ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования. Госстандарт России. М.: Изд-во стандартов, 2001. 30 с.
9. Богословский С. В. Логико-вероятностные методы в экономике. Монография. Санкт-Петербургская академия межотраслевых наук (АМОН), 2007,-2007, - 196 с.
10. Е. Д. Соложенцев. Управление риском и эффективностью в экономике. Логико-
вероятностный подход СПб: Изд-во СПб ун-та, 2009. 270 с.
11. Solojentsev E. D. Scenario Logic and Probabilistic Management of Risk in Business and Engineering. Springer: Second edition, 2008. 480 p.
12. Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. 2-е изд: Изд-во С-Петерб. ун-та, 2007 276 с.
13. Mozhaev A. S. Certification of the Software for automated calculations of systems safety and technical risks “Arbiter”. / Proc. of the Int. Scien. School ``Modeling and Analysis of Safety and Risk in Complex Systems'', 2007. September 4-8. St. Petersburg: SPUASE, 2007.
14. www.dolgrach.ucoz.com
 

 
Связанные ссылки
· Больше про Безопасность и чрезвычайные ситуации
· Новость от Proatom


Самая читаемая статья: Безопасность и чрезвычайные ситуации:
О предупреждении аварий на сложном объекте

Рейтинг статьи
Средняя оценка работы автора: 3.66
Ответов: 6


Проголосуйте, пожалуйста, за работу автора:

Отлично
Очень хорошо
Хорошо
Нормально
Плохо

опции

 Напечатать текущую страницу Напечатать текущую страницу

"Авторизация" | Создать Акаунт | 3 Комментарии | Поиск в дискуссии
Спасибо за проявленный интерес

Re: Научные Центры «И3 технологии в экономике» (Всего: 0)
от Гость на 15/07/2010
Уважаемый Евгений Дмитриевич. С удовольствием прочёл Вашу статью. Полностью с Вами согласен, что "было бы полезным создание соответствующих Научных Центров по проблемам управления риском и эффективностью различных объектов". Здесь мы с вами - единомышленники. В этом году мы создали Научно-образовательный центр "Системы управления рисками АЭС". Но у меня есть несколько вопросов.
1. Я понимаю, что сценарный логико-вероятностный анализ и оценка риска - "да", возможны в любых областях деятельности. ЛВ моделирование событий (производных и итоговых) - тоже "да". Определение значимости инициирующих событий в оценку риска -"да". А вот сценарное ЛВ управление риском - это что? Стандартов на сценарии в ИСО 9001-2001 я не видел.
2. Управление риском  - действия, осуществляемые для выполнения решений в рамках менеджмента рисков. Менеджмент риска  - скоординированные действия по руководству и управлению организацией в отношении рисков (ГОСТ Р 51901.1-2002).
Управление риском включает: выявление (идентификацию) риска; мониторинг и оценивание риска; контроль риска и соответствие действий принятым решениям; минимизацию риска. Например, в упомянутом Вами "Базель II", сформулированы принципы управления рисками. А вот  И3 - технологий с использованием ЛВ моделей там нет! Как Вы думаете, почему?
Я, например, полагаю, что процессное управление - эффективно, а "сценарное управление" - нет. Процессное управление в банке – технология управления бизнес-процессами, направленная на достижение бизнес-целей, включая обеспечение качества результатов деятельности. Таким образом, объектом управления являются бизнес-процессы и технологические процессы, а не "события" (см. Сазыкин Б.В. Управление операционным риском в коммерческом банке. М: Вершина, 2008. -272 с.). И правильно Вы пишете - уровень операционного риска характеризует качество бизнес-процессов.
3. "Разработка сценария невалидности успешна при условии глубокого знания функционирования системы". "Глубокое знание" - это как? Как Вы собираетесь бороться с "проблемой неопределённости" в сложной системе? И кто этот "специалист - сценарист"? Да ещё к тому же "полный".
С уважением, Б.В. Сазыкин.


[ Ответить на это ]


Re: Научные Центры «И3 технологии в экономике» (Всего: 0)
от Гость на 18/07/2010
Уважаемый Евгений Дмитриевич.

Насчет моделей риска - есть такой ИПМ им. Келдыша, а в нем - зам. директора д.ф.м.н. Г.Малинецкий, мужик гениальный и большая умница. Они давно вместе с д.ф.м.н. С. Сулакшиным все рассчитали, методику создали лет 10 назад, и очень эффективную, а главное - они начали дифференцировать коэфф. корреляции по времени, и получили точный ответ - Россия находится под внешним управлением. Коррупцию кстати тоже  учли расчетно.
Рекомендую изучить их работы.
С уважением

Ядерщик


[ Ответить на это ]


Re: Научные Центры «И3 технологии в экономике» (Всего: 0)
от Гость на 19/07/2010
и без расчетов ясно - кто деньги печатает тот и управляет


[
Ответить на это ]






Информационное агентство «ПРоАтом», Санкт-Петербург. Тел.:+7(921)9589004
E-mail: info@proatom.ru, Разрешение на перепечатку.
За содержание публикуемых в журнале информационных и рекламных материалов ответственность несут авторы. Редакция предоставляет возможность высказаться по существу, однако имеет свое представление о проблемах, которое не всегда совпадает с мнением авторов Открытие страницы: 0.07 секунды
Рейтинг@Mail.ru