- •1.2. Онтологія та гносеологія ризику
- •1.3. Невизначеність в економіці
- •1.4. Конфлікт в економіці
- •1.5. Альтернативність
- •1.6. Концептуальні засади ризикології
- •1.8. Суспільство ризику
- •1.9. Актуальні проблеми ризикології
- •Системний аналіз ризику в економіці та підприємництві
- •2.1. Сутність і системні властивості ризику
- •2.2. Ризикотвірні чинники
- •2.3. Класифікація ризику
- •2.3.1. Методологічні та методичні підходи
- •2.3.2. Характеристика видів ризику в деяких сферах економічної діяльності
- •2.3.3. Необхідність урахування специфіки підприємницької діяльності в дослідженні ризику
- •2.4. Суб'єкти ризику
- •2. 5. Сприйняття ризику
- •2.5.1. Психологічне сприйняття ризику
- •2.5.2. Аспекти сприйняття ризику
- •2.5.3. Асиметрія сприйняття ризику
- •2.5.4. Соціальне підсилення ризику
- •2.5.5. Неадекватне сприйняття ймовірностей
- •2.6. Складність економічних систем та аналіз ризику
- •2.7. Кількісний аналіз ризику
- •2.7.1. Метод аналогій
- •2.7.2. Аналіз чутливості (вразливості)
- •2.7.3. Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •2.7.4. Аналіз ризику можливих збитків
- •2.7.5. Наслідки кількісного аналізу ризику
- •3.1. Загальні підходи до кількісної оцінки ризику
- •3.2. Кількісні показники ступеня ризику в абсолютному вираженні
- •3.3. Ризик у відносному вираженні
- •3.4. Граничні межі ризику
- •3.5. Системні показники ступеня ризику
- •3.6. Міра відсоткового ризику
- •Експертні процедури та методи суб'єктивних оцінок у вимірюванні ризику
- •4.1. Здобуття інформації
- •4.2. Методи обробки експертної інформації
- •4.3. Узгодження та агрегування оцінок експертів з урахуванням компетентності
- •За ризиком на базі неиронних мереж
- •4.4.1. Виявлення переваг і нейронні мережі
- •4.4.2. Проблема узгодження пріоритетів (переваг) за ризиком
- •Теоретико-ігровий підхід до моделювання ризику
- •5.1. Теоретико-ігрова модель
- •5.1.1. Класифікація інформаційних ситуацій
- •5.1.2. Інгредієнт функціонала оцінювання. Функція ризику
- •5.1.3. Зведення економічних колізій до ігрових задач
- •5.2 Моделювання економічного ризику. Концепція теорії гри
- •Критерій Байєса та його модифікації
- •Критерії мінливості (варіації) значень елементів функціонала оцінювання
- •5.3.1. Приклади багатоцільових задач прийняття рішень
- •5.3.2. Теоретико-ігровий підхід з урахуванням множини цілей
- •5.3.3. Критерій мінімальної відстані між інформаційними кубами
- •5.3.4. Ієрархічна модель прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень
- •5.3.5. Аналіз ієрархій: теоретико-ігровий підхід
- •5.5. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі)
- •6.4. Класифікація підходів до управління ризиком
- •6.6. Загальні підходи до зниження ступеня ризику
- •7.1. Класична теорія портфеля
- •7.3. Теоретико-ігрова концепція вибору портфеля
- •7.3.1. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.3.2. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.4. Оптимізація структури портфеля
- •8.1. Вартість, час, ризик
5.2 Моделювання економічного ризику. Концепція теорії гри
Здійснюючи оцінювання, приймаючи рішення в умовах ризику, що зумовлений невизначеністю, розпливчастістю, конфліктністю, відсутністю повної (числової) інформації, неможливо повністю уникнути певного суб'єктивізму. Тому прийняття оптимальних (раціональних) економічних рішень повинно здійснюватись за умов мінімального рівня суб'єктивізму І раціонального (прийнятного) рівня ризику.
Якісний та кількісний аналіз ризику, кількісна оцінка його ступеня є передумовами, що збільшують можливості отримання оптимального (раціонального) рішення, використовуючи при Цьому вдало побудовані, адекватні економіко-математичні моделі, методи математичного аналізу, в тому числі математичний апарат теорії гри.
Згідно з концепцією теорії ігор визначаються основні елементи теоретико-ігрових моделей прийняття рішень за умов невизначеності, конфліктності та зумовленого ним ризику [26, 46, 52, 81,83,158, 171,270].
Як зазначалось у п. 5.1, правила поведінки суб'єкта прийняття рішень (гравця) — критерії вибору СПР своєї оптимальної стратегії —- формуються на основі функціонала оцінювання (матриці платежів) статистичної гри:
де fkj
—
міра ефективності використання СПР
своєї k-ї
чистої стратегії
коли
«природа» (економічне середовище)
перебуває у своєму 7-му можливому стані
(к
= 1,
..., m;j—
1,
..., п).
Як
і раніше, ймовірність реалізації
j-гo
стану економічного середовища
позначатимемо через qj
де
.
Надалі вважатимемо, що к-й рядок матриці платежів F визначає дискретну випадкову величину (ВВ) Fk (вектор оцінювання), що має такий закон розподілу:
Тобто вектор оцінювання Fk характеризується використанням СПР своєї k-ї чистої стратегії. У свою чергу, стовпчики матриці платежів F складають значення оцінок ефективності всіх чистих стратегій СПР за реалізації відповідного сценарію, а тому вважатимемо, що j-й стовпчик Fe функціонала оцінювання F характеризує «використання» економічним середовищем (другим гравцем) свого j-гo стану 0j, (j-ї чистої стратегії).
Отже,
СПР може застосовувати не тільки свої
чисті стратегії Sk
(k=
1, ..., т):
при
виконанні певних умов можливе використання
змішаної стратегії sp,
де P=(p1,…,pm),
-
імовірність використання СПР своєї к-ї
чистої
стратегії sk
згідно
із заданою змішаною стратегією sP.
Можна
вважати, що, задаючи розподіл імовірностей
Q,
другий
гравець, по суті, визначає свою
змішану
стратегію
,
де Q(q1,…,qn))
—
імовірність
«використання» другим гравцем своєї чистої стратегії 9, згідно із заданою змішаною стратегією 0е. Оскільки вектор Q = (q1, ..., qn) залишається незмінним, другий гравець у статистичній грі є пасивним при виборі своїх чистих стратегій, що відповідають альтернативним станам економічного середовища.
Розв'язання статистичної гри у змішаних стратегіях дещо відрізняється від розв'язання парної матричної гри з нульовою сумою (див. п. 5.1.3 або детальніше в [194, 236]).
При
виборі СПР оптимального рішення
(оптимальної чистої стратегії
sk
чи
оптимальної змішаної стратегії s
.,
де Р'
= (р*1,...,р*т),
або множини еквівалентних оптимальних рішень можуть використовуватись різні критерії прийняття рішень у полі основних інформаційних ситуацій. Сформулюємо деякі критерії у традиційній формі, коли на їх основі статистична гра розв'язується у чистих стратегіях.
5.2.1. Прийняття рішень при заданому розподілі ймовірності
Як уже зазначалось раніше, l1 — перша інформаційна ситуація (ІС) має місце у випадку заданого апріорного розподілу ймовірності сценаріїв, тобто коли відомі компоненти вектора Q = {q1,..,qn), де qj — ймовірність реалізації j-ro сценарію, і при цьому:
Ця ситуація є поширеною в більшості практичних задач прийняття рішень за умов ризику. При цьому ефективно використовуються конструктивні методи теорії ймовірності та математичної статистики, особливо точкові статистичні оцінки.
Розглянемо деякі з основних критеріїв прийняття рішень у полі першої ІС.
