Читать онлайн «Риск-менеджмент организации». Страница 29

где m – число экспертов, участвующих в экспертизе.

В методе Дельфи в качестве обобщенного мнения принимается медиана оценок последнего тура опроса экспертов.

Можно рассчитать и средневзвешенное значение вероятности, если попытаться учесть вес (компетентность) самого эксперта, который определяется на основе предыдущей деятельности (количество верных ответов к общему количеству), либо на основе других методов – самооценка экспертом своих знаний в области заданных вопросов, квалификация, должность, ученое звание и т.д.:

где h – вес, приписываемый i-му эксперту.

Существуют различные приемы оценки компетентности эксперта, выбор которых определяется как характером решаемой задачи, так и возможностями проведения конкретного экспертного опроса. В общем случае значения веса, приписываемого i-му эксперту, интерпретируются как вероятность задания им достоверной оценки. В этом случае 0 < h < 1.

В зависимости от специфики экспертного опроса, объекта исследования и используемой методики обработки экспертных данных оценки, даваемые экспертами, могут иметь различную шкалу измерения: от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100. Так, известная нам экспертиза определения индекса БЕРИ для оценки страхового риска использует шкалу от 0 до 100 баллов. Вместе с тем принципиальной разницы в шкалах измерения нет, выбор той или иной из них во многом определяется вкусом исследователя, производящего экспертный опрос. Принятая шкала измерения может в некоторой степени повлиять на выбор методов анализа и обработки мнений экспертов.

При проведении анализа собранных экспертных данных в соответствии с целями исследования и принятыми моделями необходимо представить информацию, полученную от экспертов в виде, удобном для принятия решений (упорядочить объекты – варианты, показатели, факторы и т.п.), а также определить согласованность действий экспертов и достоверность экспертных оценок.

Так, например, выявленные в процессе качественного анализа риски необходимо представить в порядке их важности (степень возможного их влияния на уровень потерь) или вариантов снижения риска – в порядке их предпочтительности и т.п.

Существует ряд методов упорядочения, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки, а также область эффективного применения. Наиболее распространенными из них являются ранжирование, непосредственная оценка, последовательное сравнение, парное сравнение.

Важным моментом экспертных процедур является оценка согласованности действий экспертов и достоверности экспертных оценок.

Как отмечалось, существующие способы определения достоверности экспертных оценок основаны на предположении, что в случае согласованности действий экспертов достоверность оценок гарантируется.

Наиболее часто для этих целей используют коэффициент конкордации (согласия), величина которого позволяет судить о степени согласованности мнений экспертов и, как следствие, достоверности их оценок. Коэффициент конкордации (W) определяется из выражения:

где: q2ø– фактическая дисперсия суммарных (упорядоченных) оценок, данных экспертами;

q2max – дисперсия суммарных (упорядоченных) оценок в случае, когда мнения экспертов полностью совпадают.

Величина коэффициента конкордации может изменяться в пределах от 0 до 1. При W = 0 согласованности нет, т.е. связь между оценками различных экспертов отсутствует. При W = 1 согласованность мнений экспертов полная.

Для принятия решения об использовании полученных от экспертов оценок необходимо, чтобы коэффициент конкордации был больше заданного (нормативного) значения. Можно принять W = 0,5. Считается, что при W большем, чем 0,5, действия экспертов в большей степени согласованны, чем не согласованы.

Определение коэффициента конкордации рассмотрим на следующем упрощенном примере. Пусть в процессе качественного анализа выявлены 5 видов риска, которым может подвергаться проект в процессе его реализации. Перед экспертами стоит задача проранжировать эти риски (представить в порядке их важности) по степени возможного их влияния на уровень потерь.

В общем случае коэффициент конкордации определяется из выражения:

где а – оценка, присваиваемая i-му объекту j-м экспертом;

m – количество оцениваемых объектов;

n – количество экспертов.

Используются также критерии, которые позволяют оценить вероятность того, что согласованность экспертов не явилась результатом случайных вариаций их мнений.

Если в соответствии с принятыми критериями мнения экспертов можно считать согласованными, то данные ими оценки принимаются и используются в процессе подготовки и реализации управленческих решений.

Если полученные оценки нельзя считать достоверными, следует повторить опрос заново. Если и это не дает желаемых результатов, следует уточнить исходные данные и (или) изменить состав группы экспертов.

Известно, что среднее значение суммарной оценки для m объектов, назначаемых n экспертами, составляет 1/2n (m + l).

Для редких и уникальных событий, например крупных аварий, не имеющих репрезентативной статистики, используется теоретический анализ системы, имеющий целью выявить возможный ход развития событий и определить их последствия. Условно такой метод можно назвать сценарным подходом, поскольку итогом рассмотрения процесса в этом случае является построение цепочек событий, связанных причинно-следственными связями, для каждой из которых определена соответствующая вероятность. В начале цепочки стоит группа исходных событий, называемых причинами, в конце – группа событий, называемых последствиями.

Существует ряд принципиальных сложностей оценки риска при помощи сценарного подхода. Используемые математические модели и методы для расчета последствий аварий и отказов оборудования содержат внутри себя значительную неопределенность, связанную с большой сложностью моделируемых объектов и недостаточным знанием путей развития неблагоприятных процессов. Поэтому большое значение для разработки стратегии управления рисками крупных производственных предприятий и повышения точности расчетов имеют создание баз данных по отказам элементов оборудования, проработка различных вариантов и создание базы данных по сценариям развития аварий, а также повышение качества сбора первичной статистической информации.

Среди методов оценки вероятности наступления неблагоприятных событий наиболее известными являются следующие: