Вход на сайт
Логин
Пароль
чужой компьютер

Анализ рисков предприятия на основе методов нечёткой логики

Абдулаева З. И., Недосекин А. О.


Анализ рисков предприятия на основе методов нечёткой логики


Проблемы оценки рисков предприятия являются актуальными, особенно в сложившихся условиях финансово-экономического кризиса. Задачи идентификации и анализа рисков являются трудно формализуемыми и требуют для своего решения использования нечётко-логических моделей.


Проблемы управления рисками занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях, при этом широко применяются математические методы. Однако основные трудности возникают, когда входные параметры становятся неопределёнными, но между тем влияют на результаты решения. Одним словом, существующие на сегодняшний день, традиционные методы недостаточно пригодны для анализа рисков предприятий именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения.


Следует отметить, что обычно экономико-математическое моделирование является более сложной задачей, чем моделирование физических систем, поскольку:

  • в социально- экономических отношениях кроме физических природных законов действуют законы развития общества и мышления;
  • многие взаимосвязи между элементами системы с трудом поддаются количественному описанию и формализации;
  • трудно количественно описать входные сигналы в экономической системе (исходную информацию для моделирования);
  • важную роль играют стохастические процессы;
  • неотъемлемой частью таких систем является процесс принятия решений человеком;
  • разные уровни экономики требуют различного описания.

Все это приводит к большой разнородности математических моделей. Из вышеперечисленного явно видно, что нечётко-множественный подход к анализу рисков предприятия - это естественный способ их описательно-математического моделирования. Здесь же хочется отметить, что использование самообучающихся нейронных сетей в данном случае проигрывает традиционным нечетко-логическим подходам, как с точки зрения простоты применяемого инструментария, так и с точки зрения достоверности получаемых результатов. Традиционные системы грубее, но они - прозрачнее и полезнее с конечной точки зрения[1]. Использование нечёткой логики наиболее математически адекватно для решения проблемы оценки рисков предприятия. Используя нечёткую логику для обработки недетерминированных данных, мы можем оперировать лингвистическими переменными, которые наиболее естественно для человеческого понимания описывают элементы экономических систем.


Рассматривая такое понятие как риск, нужно понимать, что это, ни в коей мере не отрицательное явление, а, прежде всего возможность, понимаемая, в том числе как возможность в математическом смысле. Возможность потерпеть убыток, вплоть до банкротства или перейти на новую, более высокую ступень, возможность отразить угрозы или не справиться ними, возможность проявить силу или слабость, по отношению к какому-либо событию. Т.е. риск - это возможность, возникающая на стыке угрозы для компании и слабости этой компании[6]. Рассматривать же рисковые ситуации правильнее всего с точки зрения стратегии, то есть с организационной вершины предприятия, так как принятие решений проходит именно на самых высоких уровнях. И от того, насколько верным будет решение, зависит само существование любого хозяйствующего субъекта. Существует большое количество моделей стратегического планирования, с точки зрения которых существует необходимость рассматривать риски предприятия.


В 1991 профессора Гарвардской школы экономики Дэвид Нортон и Роберт Каплан на основе исследований американских компаний и используя разработанную в 30-х годах во Франции - концепцию tableau de bord [9] году построили систему сбалансированных показателей (ССП). Balanced Scorecard разработана на основе четырехслойного графа, где каждому его слою соответствует своя перспектива: финансовых ожиданий; роста; процессов; клиента. При этом каждой перспективе ССП соответствует свой набор ключевых показателей эффективности (KPI - Key Performance Indicators). Все наборы KPI, объединенные в причинно-следственную сеть, и образуют счетную карту ССП. Основной принцип ССП, который во многом стал причиной высокой эффективности этой технологии управления - управлять можно только тем, что можно измерить[7]. А именно, то, что достигнуть цели возможно лишь оперируя показателями поддающимися измерению, которые бы говорили ЛПР, что именно необходимо сделать для достижения успеха и правильно ли то, что он предпринимает на данный момент. Именно модель ССП акцентирует своё внимание на качественных показателях эффективности. Говоря о рисках предприятия в рамках модели Нортона-Каплана, мы можем выделить следующий ряд угроз: ресурс-угрозы, процесс-угрозы и результат-угрозы. Данная схема получается путём модернизации модели Нортона-Каплана и сопоставления её с моделью SCORE[9] Роберта Дилтса[2], описывающего компанию по временной шкале перехода от имеющегося состояния к желаемому. При модернизации получается цепочка переходов вида: стратегические ресурсы -> бизнес процессы -> отношения с ключевыми игроками (стейкхолдерами) -> финансовые последствия. В терминах модели SCORE отношения со стейкхолдерами - это результат. Стратегические ресурсы (в том числе финансовые) - это ресурс. Бизнес-процессы - это эффективная деловая игра, трансформирующая ресурсы в результаты. Финансовые последствия - это эффекты. В ходе моделирования стратегии компании в рамках модели ССП определяется система взаимосвязанных нормативов для KPI. Выход KPI за свой норматив означает негатив, возникновение которого свидетельствует о недостижении соответствующей цели в рамках ССП. Обозначим систему этих нормативов KPIn. Сопоставим каждому KPI в счетной карте отдельный Риск возникновения негатива - того события, когда соответствующий KPI выйдет за свое нормативное значение KPIn, (рис. 1).


1 140.gif (30 Кб.)

Рисунок 1. Соотношение счетной карты ССП и риск-карты.


При этом будем анализировать этот Риск только в отношении отдельной, единичной угрозы, взятой из матрицы угроз, построенной на основе стратегической модель PETSE [9], предполагающей тематический разрез угроз и образующей иерархию второго порядка: политические; экономические; экологические; технологические; социальные. Уложим все идентифицированные таким образом риски в риск-карту - аналогичный счетной карте граф, ровно с той же самой топологией, что и счетная карта. Полученная риск карта представляет собой цепочку переходов, «зеркалящих» соответствующие определения угроз следующего вида: ресурс-риски -> процесс-риски -> результат-риски -> эффект-риски (рис.1.). Более подробно данное преобразование рассмотрено в [7].


На основе данного преобразования управление рисками становиться более прозрачным. Из всего вышеприведенного становится понятно, что связь между KPI в счетной карте успешно воспроизводится как нечетко-логическая модель. Таким образом, нечеткие описания пронизывают собой всю модель оценки рисков предприятия.


Моделирование связей между KPI нужно производить уже на этапе идентификации рисков, так как, не проведя моделирование, не возможно выполнить нормирование KPI. Все получаемые с помощью KPI данные имеют различный формат: количественные, качественные, бинарные (признаковые). Основываясь на принципах нечёткой логики, статистические и бинарные показатели легко приводятся к виду лингвистической переменной.


Рассмотрим пример анализа рисков предприятия, ограничившись лишь несколькими KPI. В графе (рис.2) KPI - это узел, а связь между KPI - стрелка. Если в узел не входит ни одна стрелка, то он рассматривается как исходное данное, соответственно узел, из которого не выходит ни одна стрелка считается выходом. KPI располагаются снизу вверх, от ресурсов и бизнес-процессов к результатам и эффектам. В предлагаемом примере рассматривается ССП в разрезе «j-й поставщик» (рис.2.). Показатели KPI для данного примера следующие:

  1. уровень удовлетворенности j-го поставщика качеством услуг;
  2. качество взаимоотношений с j-м поставщиком;
  3. вектор присутствия поставщика в портфеле поставщиков компании;
  4. оборачиваемость активов по j-му поставщику;
  5. маржинальная рентабельность продаж товаров по j-му поставщику;
  6. качество авансирования j-го поставщика;
  7. авансы выданные;
  8. качество отношений с логистическим оператором и т.д.

Из перечисленных выше показателей видно, что показатели на 1,2, 6 и 7-ой строках являются качественными, на 3-ей строке бинарный показатель, 4, 5, и 7 количественные. Каждый узел графа счетной карты - это самостоятельная модель, которая должна быть синтезирована отдельно.

2 141.gif (6 Кб.)

Рисунок 2. Граф счетной карты ССП, разрез «поставщики».


Все качественные KPI имеют пять градаций качества: Очень Низкий (ОН), Низкий (Н), Средний (Ср), Высокий (В) и Очень Высокий (ОВ). Такая пятиуровневая лингвистическая классификация, является вполне достаточной для моделирования. Показатели 7 и 8 являются исходными данными. Показатель 6 - качественный, расчитыватеся с помощью логической матрицы на 2 входа (табл.1)[6].


Таблица 1.

Логическая матрица на 2 входа


Логический вход Х

Логический выход Z относительно входов X и Y, где Y =

ОН

Н

Ср

В

ОВ

ОН

ОН

ОН

Н

Н

Н

Н

ОН

Н

Н

Ср

Ср

Ср

Н

Н

Ср

Ср

В

В

Н

Ср

Ср

В

В

ОВ

Н

Ср

В

В

ОВ


При рассмотрении карты рисков крупной компании, количество рассматриваемых KPI огромно, поэтому в рамках доклада невозможно наглядно проанализировать всю систему рисков предприятия.


В завершении процесса появляется возможность провести качественную верификацию количественных данных рисков, рассматривая их как увязанные графом лингвистические переменные.


Подводя итог, можно с уверенностью утверждать, что сочетание стратегических и нечетко-логических подходов к оценке рисков дает впечатляющие результаты. Появляется прямая возможность улучшить степень управления хозяйственными рисками путём построения нечётко-логической модели, основанной на принципе «зеркалирования» модифицированной счётной карты ССП. При этом, благодаря гибкости метода, степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи и точностью имеющихся данных.
Таким образом, внедрение методов теории нечетких множеств в процедуры анализа рисков позволит значительно усовершенствовать имеющиеся на сегодняшний день системы подхода к проблемам принятия решений при работе с хозяйственными рисками.

Литература:

  1. Абдулаева З.И. Стратегический и нечётко-логический подходы к управлению рисками на предприятиях. - Материалы научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. - СПб: СЗТУ, 2008.
  2. Дилтс Р. Моделирование с помощью НЛП. - СПб, Издательский дом «Питер», 2000.
  3. Нортон Д., Каплан Р. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты. - М., ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005.
  4. Недосекин А.О., Кокош А.М. Оценка риска инвестиций для произвольно-размытых факторов инвестиционного проекта - Банки и Риски, №3, 2006.
  5. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций - СПб: Сезам, 2002.
  6. Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Монография. - СПб, 2004.
  7. Недосекин А.О., Павлов К.Е., Абдулаева З.И. Стратегический подход к управлению рисками Корпорации - Стратегический менеджмент, №4, 2008.
  8. Система сбалансированных показателей, по материалам сайта http://www.ft-group.ru/info325.htm
  9. Aguilar F. Scanning the Business Environment. New York, Macmillan, 2006.

Голосов: 0
Для участия в рейтинге авторизуйтесь или зарегистрируйтесь.
Для добавления отзыва необходимо зарегистрироваться или авторизоваться