Владимир Живетин - Управление рисками рыночных систем (математическое моделирование)

• Название: Управление рисками рыночных систем (математическое моделирование)
• Автор: Владимир Живетин
• Жанр: Математика
• Год: 2009
• ISBN: 978-5-986640-48-8, 978-5-903140-49-7

В монографии рассматривается рыночная социально-экономическая система. Разрабатываются теоретические основы построения систем управления рисками рыночных систем. Формируются условия устойчивого развития рыночной системы, включая самоуправляемый рынок, реализующий регулируемую обратную связь, которая обеспечивает предотвращение кризисов и катастроф социально-экономической системы.

---

Риск в предпринимательской деятельности – это вероятность возникновения убытков или потерь в результате осуществления какого-либо события, предусмотренного прогнозом, планом или программой. Поскольку риск – понятие вероятностное, он может быть измерен методами теории вероятностей и математической статистики. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Риск связан с вероятностью неосуществления цели фирмы с недоучетом реальной ситуации на рынке.

Риск в хозяйственной деятельности измеряется как в абсолютном выражении – суммой потерь и убытков, так и степенью риска, т. е. мерой вероятности недостижения планируемого уровня цены. Первый показатель характеризует абсолютный риск, второй – относительный. Абсолютный риск выражается в рублях, относительный – в процентах или в долях единицы.

Рыночная цена по своей экономической природе является величиной случайной. В условиях рынка вследствие акта купли-продажи она может принять только одно значение, которое заранее неизвестно и зависит от множества случайных факторов. Все эти факторы не могут быть учтены участниками данной сделки. А поскольку цена – величина случайная, следовательно, это переменная величина, конкретное значение которой не определено и зависит от случая, но которой присуща функция распределения вероятностей. Если эта функция известна, то можно судить о степени риска.

В условиях ограниченной информации при определении цен часто бывает непросто выбрать подходящую эмпирическую функцию распределения вероятностей. Поэтому на практике удобнее пользоваться наиболее часто употребляемыми в теории вероятностей стандартными функциями распределения вероятностей:

– нормальным распределением вероятностей или распределением Гаусса;

– показательным (экспоненциальным) распределением вероятностей, которое весьма широко используется в расчетах надежности (расчет цен требует определенных критериев надежности);

– распределением Пуассона, которое часто используется в теории массового обслуживания.

Стоимость товаров и услуг изменяется во времени, в том числе по причине совершенствования процессов производства товаров.

Таким образом, расчетная рыночная цена в момент времени t, которую запишем в виде Xp = Xp(t), в общем случае это случайный процесс в силу наличия возмущающих факторов, действующих на Xp(t), внутреннего V(t) и внешнего W(t) происхождения, т. е.

Xp = Xp (V, W, t).

Представим расчетную рыночную цену Xр, которую хочет получить продавец, в виде:

Xp = mx + ΔX,

где mx – математическое ожидание рыночной цены товаров и услуг;

ΔX – случайное отклонение от среднего, для товаров или услуг.

Фактическая цена Хф рынка, которую платит покупатель (получает продавец), определяется из соотношения

Xф = Хр + δХ,

где δХ – случайная погрешность рыночной цены.

При этом за счет δХ и ΔX создаются опасные и безопасные ситуации, а также риск продавца и риск покупателя.

Отметим, что ΔX обусловлено, прежде всего, воздействием случайных факторов W на процесс разработки, производства и реализации товаров и услуг.

Внутренние факторы риска V систем, обусловливающие опасные значения цели функционирования:

V1(t) – порожденные погрешностями управления δU;

V2(t) – порожденные случайными погрешностями систем контроля δХ.

В свою очередь факторы V = (V1, V2) будем разделять на V11, V12 и V21, V22 порожденные методическими и инструментальными погрешностями соответственно.

Будем учитывать погрешности δХ = (δХ1, δХ2, δХ3, δХ4), где:

δX1 – созданные подсистемой целеполагания;

δX2 – созданные подсистемой целедостижения;

δX3 – созданные подсистемой целереализации;

δX4 – созданные подсистемой целеконтроля.

Погрешности контроля порождают погрешности управления δU1 = δU1(δX1); δU2 = δU2(δX2); δU3 = δU3(δX3).

Погрешности управления δU = (δU1, δU2, δU3) порождают отклонение цели Ц = (Хp) от номинального значения на ΔЦ = (ΔХ). При этом ΔХ = Ψ(δU) = Ψ(δX1, δX2, δX3).

Задача. Посредством каких методов и средств мы можем задать допустимую величину δХ, разработав модели оценки ее влияния?

Второй важный момент – оценка ΔХ.

1.4.3. Рынок как управляющая система. Устойчивость экономики

Рынок – подсистема, регулирующая опасные и безопасные состояния социально-экономической системы. Но эта подсистема сегодня неуправляемая и неконтролируемая. Рынок, как и эгосфера, самоконтролируемая и саморегулируемая система. Но, как и эгосфера, он подвержен влиянию внутренних V и внешних W возмущающих факторов, которые формирует социальная система.

Рис. 1.17

Приведем функциональные возможности рынка как управляющей системы (рис. 1.17). Подсистема (1) реализует стратегическое управление рыночной системой, а именно «что делать». Подсистема (2) реализует тактическое управление рыночной системой, а именно «как делать» то, что сформировала подсистема (1). Подсистема (3) реализует оперативное управление процессами рыночной системы на уровне «делать» посредством методов, разработанных подсистемой (2). Подсистема (4) реализует контроль и оценку сделанного, формирует области допустимых и критических значений, сформированных подсистемой (1) и реализованных подсистемой (3).

Если одна из подсистем выходит в область Ωкр, то рынок теряет устойчивость по этой подсистеме, и в худшем случае наступает структурная неустойчивость. При этом система, если другие подсистемы не способны компенсировать утраченные функции хотя бы частично, теряет возможности целедостижения [37].

Проблема интеллектуальных рисков, созданных подсистемами (1, 2, 4) возникает тогда, когда ошибки подсистемы (1) духовного потенциала и подсистемы (2) аналитического потенциала превышают допустимые значения.

Если посредством подсистемы (1) создана цель (стратегическая) ошибочная, то вероятность этого события будем относить к вероятности стратегического риска.

Если посредством подсистемы (2) созданы ошибочные методы реализации цели, то вероятность этого события будем относить к тактической.

Если посредством подсистемы (3) реализована цель с ошибками, то вероятность этого события будем относить к оперативной.

Если посредством подсистемы (4) реализованы ошибки при контроле реализованной цели, то вероятность этого события будем относить к текущему контролю.

При этом посредством оценивается риск самоуничтожения системы, формирующей ошибочную цель на стратегическом уровне; оценивает хаотическое состояние системы, обусловленное ошибочным управлением, если цель верна; оценивается вероятностью недостижения цели, обусловленной ошибками реализации управления; оценивает критическую ситуацию, когда не обеспечиваются необходимые сигналы для предотвращения выхода системы в критическую (опасную) область состояния.

Рассмотрим на примере возможности рынка как автоматического оптимизатора оценки экономических процессов.

Будем рассматривать две системы.

1. Продавец, оценивающий бизнес, который создает экономическую систему S1.

2. Покупатель (потребитель), олицетворяющий общество, которое создает социальную систему S2.

Пусть в число покупателей включаются домашние хозяйства страны, а в число продавцов – бизнес страны, т. е. рассматривается экономика страны на уровне простейшей модели.

Положим, бизнес, олицетворяющий экономическую систему, на производство товаров и услуг вложил количественно S1 долларов. Положим, на рынке бизнес продал эти товары и услуги домашним хозяйствам за S2. Если S2 > S1, то экономика выиграла, а домашние хозяйства проиграли.