Особенно важно это для действий в экстремальных условиях, когда на размышления может не оказаться времени.

Система правил, которой человек пользуется в процессе выбора альтернативы, носит название стратегии. Наличие определенных стратегий у лица, принимающего решение, сопряженное с риском, является результатом процесса обучения.

Каждая стратегия выбора альтернативы характеризуется определенной эффективностью. Каждому известно из практики, что решения, сопряженные с риском, могут быть самого различного качества. Стратегии, позволяющие в наибольшей возможной степени приблизиться к поставленной цели, носят название оптимальных. Наличие оптимальной стратегии, однако, еще не означает, что поставленная задача будет решена наилучшим образом. Помимо эффективности каждой стратегии присуща определенная трудность реализации. Подобно тому, как знание правил и наилучших способов игры в шахматы еще не гарантирует успеха, наличие эффективной стратегии не означает еще, что ее удастся успешно применить. Не меньшее значение приобретает искусство принимать верные решения, сопряженные с риском.

Кратко остановимся на некоторых возможных стратегиях выбора, применяемых человеком в условиях риска.

Стратегия максимизации ожидаемой ценности (эффективности) результата

В соответствии с этой стратегией избирается та из альтернатив, при которой ожидаемая ценность (эффективность) решения задачи, связанной с риском, будет наибольшей. Действия человека, принимающего решение, связанное с риском, при данной стратегии соответствуют рекомендациям теории статистических решений для случая, когда вероятности возможных условий обстановки известны.

В качестве примера рассмотрим задачу страхования груза, условия которой соответствуют матрице полезности (эффективности), – табл. 13. Полезности исходов даны в условных единицах.

Таблица 13

Матрица полезности (эффективности) страхования груза

Владельцу груза приходится выбирать из двух альтернатив: страховать или не страховать перевозимый груз. Риск заключается в том, что возможна катастрофа с вероятностью 0,1, в результате которой груз будет утрачен.

Полезность исходов определяется владельцем груза следующим образом: если груз застрахован, то в случае его утраты владелец получает страховую компенсацию в размере 100 единиц, если же катастрофы не было, он теряет 5 единиц, потраченных на страховой полис; если груз не застрахован, в случае катастрофы теряется его стоимость, 95 единиц, при благополучном же исходе владелец может распорядиться суммой 5 единиц, сэкономленной на страховом полисе. По правилам теории статистических решений эффективность (полезность) результата при первом решении находится как 100 х 0,1 + + (- 5) х 0,9 = 5,5 единиц, а при втором решении (- 95) х 0,1 + 5 х 0,9 = - 5 единиц.

Принимается первое решение, как обеспечивающее наибольший результат.

Несмотря на логичность и очевидность такого подхода, как показывают психологические исследования, стратегия максимизации ожидаемой ценности принимается человеком далеко не всегда. Можно предположить, что причина этого в ряде органических недостатков, присущих упомянутой стратегии. Во-первых, данная стратегия не связывает в явном виде полезность того или иного результата и его вероятность. Это не дает возможности учесть влияние различных видов функций полезности (ровной, смелой, осторожной), которые имеют место в реальных условиях принятия решения. Во-вторых, полезность результата не связана с вероятностью риска, что также не соответствует действительности. Обычно чем более рискован результат, тем меньше его полезность. В-третьих, вероятности состояний природы в сумме должны здесь составлять единицу (полная группа событий), что не всегда правильно – не все условия можно учесть.

Несмотря на эти явные недостатки, рассматриваемая стратегия является наиболее употребительной (возможно, за неимением лучшей). Отдельные эксперименты показывают, что до 92 % лиц, принимавших решение, следовали данной стратегии. Во время экспериментов испытуемые исполняли обязанности операторов сложных приборов, прекративших работу. Эксперименты показали, что человек тем точнее следует данной стратегии, чем проще задача, содержащая риск.

Стратегия предпочтения, относящегося к вероятности

Суть этой стратегии в том, что принимающий решение, связанное с риском, останавливается на тех альтернативах, при которых вероятности исходов его удовлетворяют.

Допустим, имеются два альтернативных решения. В первом с вероятностью 0,5 можно получить выигрыш (полезность), равный + 6, либо с той же вероятностью проигрыш -6. Сокращенно это можно записать как

а1 (0,5 + 6; 0,5, - 6).

Вторая альтернатива содержит разные вероятности исходов:

а2 (0,2, + 8; 0,8, - 2).

Несмотря на то что с точки зрения стратегии максимизации ожидаемой ценности обе альтернативы равноценны, во многих экспериментах испытуемые предпочитают первую альтернативу, не содержащую одинаковые вероятности выигрыша и проигрыша. В тех же случаях, когда обе альтернативы содержат разные вероятности, предпочтение отдается той, в которой они отличаются меньше. Различие вероятностей Р может быть охарактеризовано асимметрией а:

В случае равенства вероятностей а = 0. Помимо стремления к возможно меньшему расхождению вероятностей исходов принимающий решение обычно оказывает предпочтение вполне определенным величинам вероятности. Было, например, отмечено такое предпочтение вероятностей 0,7 и 0,8 при явной неприязни к числам 0,6 и 0,9.

Стратегия предпочтения, относящегося к рассеиванию (дисперсии) полезности

Принимающий решение обычно предпочитает, чтобы величины полезности выигрыша (вероятности проигрыша) имели возможно меньшее рассеивание. Из двух альтернатив:

а1 (0,5 + 6; 0,5, -6) и а2 (0,5, + 6000; 0,5,-6000)

обычно предпочитают первую. Дело здесь, видимо, в том, что принимающий решение интуитивно стремится сузить круг возможных вариантов исходов решаемой им задачи.

Стратегия сочетания ожидаемой ценности и величины риска

Игнорирование учета величины риска при принятии решений в рискованной обстановке, свойственное стратегии максимизации ожидаемой ценности, приводит к парадоксам.

Допустим, имеются две пары альтернатив.

Первая пара:

а1 (1,0, 1 000 000 руб.; 0, 0 руб.),

а2 (0,10, 5 000 000 руб.; 0,89, 1 000 000 руб.; 0,01,0 руб.).

Вторая пара:

а3 (0,11, 1 000 000 руб.; 0,89, 0 руб.).

а4 (0,10,5 000 000 руб.; 0,90,0 руб.).

Эксперимент показывает, что большинство людей в первой паре останавливаются на a1, a во второй паре – на а4. Альтернатива, привлекает тем, что здесь с полной определенностью следует большой выигрыш, альтернатива – тем, что здесь фигурирует очень высокий выигрыш.

В соответствии со стратегией максимизации ожидаемой ценности полезности соответствующих альтернатив должны соотноситься между собой так:

П а1 > П а2;

П аз < П а4.

Подставляя в первое неравенство численные значения, после преобразования получим:

1,0, 1000 000; 0,0 > 0,10, 5 000 000;

0,89, 1000 000; 0,01,0.

Из второго неравенства следует, что

0,11, 1 000 000; 0,89, 0 < 0,10, 5 000 000; 0,90, О

Последние два выражения противоречат друг другу. Причина этого парадокса в том, что стратегия максимизации ожидаемой ценности не учитывает предпочтений, относящихся к риску. Наряду с учетом ожидаемой ценности результата принимающий решение стремится избежать по возможности большого риска.

Стратегия сочетания выигрыша и величины риска

В последнее время появились работы, указывающие на то, что принимающий решение, связанное с риском, основывается на совместном учете двух факторов: величины выигрыша и величины риска. Предпочтение отдается тем альтернативам, в которых выигрыши больше, а риск меньше. В качестве величины риска принимается его значение из следующей эмпирической формулы:

Наряду с алгоритмическими стратегиями – системами четко определенных правил, позволяющих выбрать одну из возможных альтернатив, – различают еще эвристические стратегии – также системы правил, но носящих в основном интуитивный характер.

Эвристические правила играют ведущую роль в решении особо сложных задач, содержащих риск, таких, составление алгоритмов которых сегодня не представляется возможным. Принятие решений в этих случаях осуществляется по особым системам правил, инструкций или индивидуальных соображений, называемых эвристиками. Эвристики менее определены и менее надежны, чем алгоритмы. Тем не менее они дают возможность получить решение, пусть приближенное, но вполне определенное (вспомним поговорку «Лучше одно плохое решение, чем два хороших»). Эвристики незаменимы при получении творческих решений, без которых немыслима работа инженера, руководителя. Вот некоторые примеры эвристических решений, выработанные народом на основании многочисленных наблюдений:

никогда не делай завтра того, что можно сделать сегодня;

семь раз отмерь – один отрежь;

поспешишь – людей насмешишь.

Каждый руководитель, инженер имеет свою систему эвристик, в том числе и эвристик для принятия решений в условиях риска. Некоторые из этих решений зафиксированы в виде рекомендаций в руководящих документах, инструкциях, стандартах, правилах. «Не стой под работающей стрелой», «Уходя из помещения, выключи электропитание» – все это эвристики. Эвристические правила могут оказаться весьма полезными при решении разнообразных задач управления техникой и людьми. Вот несколько примеров таких правил, способствующих уменьшению риска.

«В ситуации, для которой известен только один вариант решения, никогда не принимай его и не отклоняй. Даже если этот вариант кажется хорошим, отложи решение и попробуй найти другие варианты. Лишь сравнение нескольких вариантов позволит выбрать наилучший».

«Положительное решение принимай лишь в случае полной уверенности в его правильности. Если сомневаешься – решай отрицательно».

«Никогда не используй своей власти до тех пор, пока не использованы все другие средства, но в последнем случае применяй ее максимально».

Эвристические правила не подменяют алгоритмических стратегий принятия решений, а лишь дополняют их в условиях сложной нестандартной ситуации. Именно в сочетании эвристик и алгоритмов осуществляется выбор альтернатив в задачах, содержащих риск.

5. Право на риск

Надо сразу оговорить, что четкого, так сказать узаконенного, определения риска юридические источники не дают. Причина этого, во-первых, в относительно слабой по сравнению с другими правовыми проблемами разработанностью вопросов риска, а во-вторых, в чрезвычайно сложном, многогранном и противоречивом понятии риска. Вместе с тем в юридической литературе существует несколько специальных исследований, посвященных проблеме риска.

Главный вопрос, на который призвана ответить юридическая наука, – влечет ли решение, связанное с риском, ответственность рискующего лишь на том основании, что он пошел на риск? Иными словами: является ли риск своеобразным видом умышленной вины, за которую должно последовать наказание? На этот коренной вопрос правоведы отвечают с почти полным единодушием: решение о риске в определенных случаях не несет на себе никакой вины. В этом смысле правовое понятие риска означает допущение принимающим решение невыгодных последствий от возможного результата правомерных действий или событий. Следовательно, риск оправдан в случаях, если действия, сопряженные с ним, правомерны, а отрицательный результат, нанесенный ущерб являются следствием причин, которые, во-первых, не зависят от принимающего решение и, во-вторых, которые не могут быть им заранее точно предвидимы. На каждом из этих обстоятельств, делающих риск оправданным и снимающим с принимающего решение вину за отрицательные последствия риска, следует остановиться подробнее.

Под правомерными действиями, коротко говоря, понимаются действия законные, соответствующие положениям руководящих документов, правил, наставлений и т. д. Риск правомерного действия всегда оправдан. Правомерные действия не связаны с тем, каким оказался результат. Принцип «победителей не судят» не имеет к правомерности риска никакого отношения. Правомерными признаются законные действия и в том случае, когда их результат оказался отрицательным, связанным с определенными потерями, убытками и т. п. Соответствующая статья «Кодекса законов о труде», например, указывает: «Недопустимо возложение на рабочего или служащего ответственности за такой ущерб, который может быть отнесен к категории нормального производственно-хозяйственного риска». В комментарии к этому документу раскрывается понятие «нормальный производственно-хозяйственный риск»: «например, работник не должен нести ответственность за ущерб, происшедший при изыскании и опробовании новых, оправданных в данных условиях технических приемов работы, если эти мероприятия проводились в установленном порядке».

Поскольку при подобного рода определениях правомерного риска все же сохраняется известная доля неопределенности вкусового подхода, правоведение предлагает пользоваться конкретными признаками правомерности риска. При этом риск признается правомерным лишь при одновременном наличии следующих четырех условий:

1. Риск должен соответствовать значению той цели, для которой он предпринимается.

2. Цель эта не может быть достигнута обычными, нерискованными средствами.

3. Риск не должен переходить в заведомое причинение ущерба.

4. Объектом риска, как правило, должны являться материальные, вещественные факторы, но не жизнь и здоровье человека.

Нарушение хотя бы одного из этих условий исключает правомерность производственного риска.

Особо рассматриваются как условия оправданного риска невыгодные последствия от возможного результата объективно-случайных или объективно-невозможных действий. Как мы знаем, случай является неизбежным и закономерным спутником практически любого события. Это означает, что заранее однозначно предвидеть исход, точный результат каждого отдельного решения, в том числе и связанного с риском, в ряде случаев невозможно. Что не мешает, однако, установить и разумно использовать закономерности случайного, определяя мерой и числом возможности наступления, шансы тех или иных случайных событий. При этом необходимо отличать понятие «случая» в субъективном смысле, случая, связанного с человеческим сознанием, от объективного случая, существующего независимо от нас. Субъективный случай определяется правом как понятие, противопоставляемое вине («я не виноват, так как это произошло случайно для меня»). Объективный случай не зависит от нашего сознания, он является формой проявления необходимости. Поэтому объективно-случайные события могут быть заранее рассчитаны с достаточной точностью. Правда, характер этих расчетов отличается от расчетов событий неслучайных. Так, например, нельзя точно вычислить заранее, будет ли данная деталь с браком или нет, в какой момент произойдет авария, пожар или выход из строя ответственного механизма. Однако, применяя законы случая – теорию вероятностей, можно заранее с полной определенностью рассчитать, что, скажем, в среднем следует ожидать одну бракованную деталь на сотню изготовленных (риск 1 %). Что дает эта цифра с точки зрения правомерности риска? В массовых случайных явлениях на основе среднеожидаемого числа появлений тех или иных событий можно судить о целесообразности действий, сопряженных с риском. Так, зная, что технический риск в данной производственной ситуации составляет 1 %, можно точно определить меры контроля, который исключит попадание бракованной детали в ответственный прибор или механизм. Неприятие этих мер может квалифицироваться как неправомерное.

В последнем примере использован известный в теории вероятностей принцип так называемой практической уверенности. Суть его в том, что, если вероятность события, результатом которого является нанесение ущерба, близка к единице, можно говорить о его достоверности. Если же вероятность близка к нулю – о невозможности такого события. Иными словами, если вероятность исхода действий, связанных с риском, может быть рассчитана и близка к ста либо к нулю процентов, то, несмотря на случайный характер этого исхода, уместно практически считать его достаточно определенным. Скажем, возможность выхода технической системы из строя – событие безусловно случайное. Между тем, если расчет показывает, что вероятность такого случайного события близка к единице, можно считать отказ системы неизбежным, а риск – неоправданным. С другой стороны, если расчет говорит о том, что вероятность такого события практически равна нулю, то это случайное событие можно считать невозможным, а риск – вполне оправданным.

В ряде публикаций, посвященных проблеме риска, под последним понимается «действие при достижении какой-либо цели без точного расчета». Теперь мы видим: подобная формулировка является явно недостаточной, ибо наряду с «негативным» риском существует и «позитивный»: в определенных условиях риск может быть не только допустим, но и целесообразен и полезен. Причем непременной характеристикой такого риска является не отсутствие расчета, а, наоборот, точный расчет. И все же на риск решается далеко не каждый, даже если он такой расчет умеет делать.

Библиографический список

1. Введение в теорию выработки решений (в соавт.). - М: В-дат, 2008.- 39 с.

2. Основы математического программирования. – М.: ВОК, 2006.-89 с.

3. Основы теории игр и статистических решений (в сб.). - М.: ВОК, 2006. - 91 с.

4. Основы исследования операций. – М.: ВОК, 2007.-316 с.

5. Справочник по исследованию операций (в соавт.). - М.: В-дат, 2008. - 361 с.

6. Автоматизация управления (в соавт.). – М.: Радио и связь, 2009. – 262 с.

7. Принятие решений в услових неполной информации. - М.: ЛИМТУ 2007. - 36 с.

8. Разработка систем управления (в соавт.). – М.: ЛИМТУ, 2009.-83 с.

9. Управление в гибком производстве (в соавт.).– М.: Радио и связь, 2010.-126 с.

10. Уроки бизнеса. – СПб.: Образование, 2008. – 190 с.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9