Основы принятия решений и ситуационного моделирования

Выбор решения - заключительный и наиболее ответственный этап процесса принятия решений. Здесь ЛПР должно осмыслить полученную на этапах постановки задачи и формирования решений информацию и использовать ее для обоснования выбора. В реальных задачах принятия решений к началу этапа выбора решения еще сохраняется большая неопределенность, поэтому сразу осуществить выбор единственного решения из множества допустимых решений практически очень сложно. Поэтому используется принцип последовательного уменьшения неопределенности, который заключается в последовательном трехэтапном (обычно) сужении множества решений. На первом этапе исходное множество альтернативных решений Y сужается (используя ограничения на ресурсы) до множества приемлемых или допустимых решений . На втором этапе множество допустимых решений Y₁ сужается (учитывая критерий оптимальности) до множества эффективных решений . На третьем этапе осуществляется выбор (на основе критерия выбора и дополнительной информации, в том числе и экспертной) единственного решения .

Система принятия решений - совокупность организационных, методических, программно-технических, информационно-логических и технологических обеспечений принятия решений для достижения поставленных целей.

Общая процедура принятия решений может состоять из следующих этапов:

• анализ проблемы и среды (цели принятия решения, их приоритеты, глубина и ограничения рассмотрения, элементы, связи, ресурсы среды, критерии оценки);
• постановка задачи (определение спецификаций задачи, альтернатив и критериев выбора решения);
• выбор (адаптация, разработка) метода решения задачи;
• выбор (адаптация, разработка) метода оценки решения;
• решение задачи (математическая и компьютерная обработка данных, имитационные и экспертные оценки, уточнение и модификация, если это необходимо);
• анализ и интерпретация результатов.

Задачи принятия решений могут быть поставлены и решены в условиях детерминированных (определенности, формализованности и единственности целевой функции, ее количественной оцениваемости), риска (возможные решения, исходы распределены вероятностно) и недетерминированных (неопределенности, неточности, плохой формализуемости информации).

В моделях принятия решений используются различные процедуры. В частности, наиболее просты и эффективны следующие:

• методы математического программирования;
• методы кривых безразличия;
• многокритериального выбора альтернатив на основе четкого или же нечеткого отношения предпочтения;
• последовательной оценки и последующего исключения вариантов;
• многомерного ранжирования (шкалирования) объектов и другие.

При выборе pационального pешения необходимо принимать во внимание внешнюю сpеду и побочные явления, динамическую изменчивость критериев оценок решения, необходимость ранжирования аспектов и приоритетов решения, их неполноту и разнородность (а иногда и конфликтность).

Продемонстрируем ситуационное моделирование на примере моделирования деятельности банка. Банковская система является одной из подсистем современной экономической системы, наиболее подверженной информатизации. Развитие банковской системы сопровождается постоянным поиском адекватных оптимальных методов и инструментов управления, принятия решений на основе экономико-математического анализа и моделирования деятельности банков. При этом необходимо учитывать тот факт, что финансовые операции имеют еще и стохастические составляющие, усложняющие и без того сложные процессы начисления процентных ставок, взносов и выплат, регулирования и управления, инвестиций и др. Эти процессы сложны не только динамически, но и вычислительно, логически. Кроме того, от таких прогнозов зависят и прогноз, анализ темпов инфляции, структуры активов и пассивов банка, доходности акций, курсов валют, процентная ставка и др.

Ситуационный анализ денежных потоков состоит в основанном - часто на имитационном моделировании - анализе эффективности того или иного набора финансовых операций и процедур (из множества возможных и допустимых) путем сравнения результатов их воздействия на финансовые, денежные потоки с величиной финансовых, денежных активов без учета их воздействия. Следовательно, ситуационный анализ денежных потоков является динамическим процессом, использующим методы оптимизации и критерии оптимальности. При ситуационном анализе некоторых базовых значений величины активов (соответствующих определенным финансовым условиям и обязательствам, например, величине уставного капитала), можно по некоторым критериям оптимальности (целевым функциям оптимизации), выбрать оптимальный набор возможных, допустимых финансовых операций, обеспечивающих, например, наибольшую доходность. Возможно построение целевой функции максимизации с учетом ликвидности. Возможно также получение решения задач, свидетельствующего об отсутствии роста (или малого роста) каких-либо финансовых параметров, например, активов, из которого можно сделать вывод о невозможности проведения оптимизирующих операций (процедур).

Пусть d_t - средний уровень доходности, получаемый в результате проведения некоторых инвестиционных мероприятий, а P_t - процентная ставка на момент времени t=0, 1, 2, ..., T. Тогда рост активов A будет осуществляться по закону

и можно использовать при ситуационном анализе критерий эффективности:

Соотношение между доходностью активов и ценой пассивов коммерческого банка является важнейшим показателем, который отражает эффективность денежно-финансовой политики банка.