Экономические риски и безопасность (анализ, прогнозирование и управление) - Владимир Живетин

В целом, исключая монопольную прибыль, двигателем любой экономики является оптимальное использование и распределение ресурсов среди альтернативных вариантов. Ожидание прибыли побуждает фирму осуществлять нововведения, которые стимулируют инвестиции и, соответственно, выпуск новых товаров и услуг. В силу изменчивости прибыли, обусловленной нестабильностью функционирования отдельных подсистем экономической системы, она действует «несовершенно», обуславливая риск.

Распространим данный пример в область сбыта. Предположим, что имеется одно управление, один менеджер, в рассматриваемой системе (фирме), стране, который обеспечивает сбыт изготовленной продукции. Пусть фирма имеет n точек реализации товара. Предположим, на основании информации Ii из точек реализации товара менеджер принимает решение об отправке товара в эти точки. Предположим также, что в процессе реализации в m1 точках товар реализовался, и мы получили прибыль, а из m2 точек пришла ошибочная информация, товар там залежался и испортился. В m3 точек на основании информации I3 менеджер не послал товар, предполагая, что он не может быть реализован. Но оказалось, что это не так, и здесь фирма тоже понесла потери. В m4 точках, зная на основании информации I4 о невозможности реализации товара, мы его все-таки послали, получив в итоге потери. При этом мы имеем: n = m1+m2+m3+m4, а итоги деятельности по реализации товара можно оценить следующими величинами – частотами:

Величина p1 характеризует (численно) безопасные операции по реализации товара; p2 – (численно) величину (частоту) потерь товара. Величина p3 есть частота потерь в реализации товара, обусловленная нашим отказом. Величина p4 – частота потери реализации товара из-за непреодолимых ситуаций. При этом p2, p3, p4 – частоты потерь, которые несет фирма, отнесем к категории риска, а частота p1 – есть характеристика безопасных реализаций, в некотором смысле безопасного состояния экономики данной фирмы.

Изменяя объем, достоверность и регулярность информации Ii о состоянии рынка в рассматриваемых i-х точках, мы можем изменить значения mi (i = 1,2,3,4). При этом, увеличивая объем, достоверность и регулярность Ii, мы можем увеличить m1 и уменьшить m2, m3, m4. Однако при этом возрастает стоимость товара за счет увеличения стоимости информации Ii. В связи с этим уменьшение m2 + m3 + m4, с одной стороны, уменьшает потери и, соответственно, риск, но при увеличении стоимости товара потери возрастают. Все это обуславливают необходимость анализа численных величин, связанных как с pi , так и с изменением стоимости товара и не только по причине возрастания стоимости информации, но и других возмущающих факторов как внешнего, относительно фирмы, так и внутреннего происхождения.

Цель управления в макроэкономике. В общем случае на выходе макроэкономической системы или ее отдельных подсистем имеет место некоторый процесс х, зависящий от времени, т. е. x  =  x(t). Его фактическое или истинное значение мы будем обозначать хф(t) (рис. 3.10). В силу влияния внешних и внутренних возмущающих факторов, действующих на систему, этот процесс мы будем относить к случайным. Это предположение позволит нам воспользоваться известными, достаточно глубоко разработанными положениями теории случайным процессов. При этом для xф можно записать: хф =  mх + Δх, где mx = mx(t) – математическое ожидание х, в общем случае функция времени; Δx = Δx(t) – отклонение фактического значения xф от его математического ожидания.

Рис. 3.10

Задачей подсистемы управления является формирование такого управления на основе информации, поступающей от подсистемы контроля в виде измеренного (хизм), допустимого (хдоп), критического (хкр) значений одного xi или всей совокупности компонент вектора x – индикаторов х1, …, хn, при котором обеспечивается ее безопасное состояние, т. е. состояние, при котором индикаторы xi системы находятся в допустимой области: x xдоп. Указанная цель экономики достигается с помощью управления, если нам известны xкр и xдоп. В рамках рассматриваемой ниже теории мы можем сформулировать задачу.

По известной величине xкр, заданных статистических характеристиках Δx фактического и истинного значений xф, заданных погрешностях измерения фактического значения xф, рассчитать допустимое значение xизм для параметров, подлежащих ограничению. Таким образом, xкр должно быть задано из дополнительных соображений.

С какой целью мы вводим величину xдоп < xкр? Рассмотрим это обстоятельство, используя материалы предыдущих глав. Начнем с примера.

Пусть нами рассматривается индикатор состояния экономики x, критическое xкр значение которого нам известно. Это значит, что при всех x < xкр экономика по данному индикатору находится в области безопасного состояния. Согласно существующим правилам, когда отсутствуют погрешности измерения, мы осуществляем измерение x и сравнение xкр и xизм. Как только xизм = xкр, формируется управление u(t), направленное на уменьшение x(t). Если такое управление может быть сформировано и реализовано, мы достигли цели, обеспечив безопасное состояние экономики.

Ситуация меняется, когда измеренное значение x дает нам информацию о фактическом значении x с погрешностью, а сам процесс x(t) – случайный. Как показано выше, данная ситуация имеет место для ВВП как в США, так и в РФ. Если управление u(t), направленное на ограничение x(t), мы будем формировать из условия z < xкр, то за счет погрешностей δx(t) измерения не исключена ситуация, с какой-то долей вероятности, когда x > xкр, т. е. система будет находиться в области опасного состояния.

Согласно материалам главы II, для России предложено критическое значение ВВП не меньше 75 % от ВВП, например, США. Предположим, что мы составляем в декабре планы на следующий год. Для того, чтобы найти (x1)кр, т. е. критическое значение ВВП в РФ, нам нужно путем расчетов вычислить потенциальный ВВП, как это делают в экономике США. Обозначим полученное значение через x01. Тогда (x1)кр для РФ есть величина 0,75x01, т. е. (x1)кр = 0,75x01, которая задает область Ωкр. Методика расчетов x01 не включает погрешности измерения δx, внешние w(t) и внутренние v(t) возмущающие факторы, например, в виде случайных величин или процессов. Если мы будем учитывать δx, v, w, то нам необходимо вводить иную область, обозначим ее Ωдоп, которая будет меньше, чем Ωкр. При этом мы используем различные критерии. При расчете xкр мы используем детерминированные объекты и для назначения Ωкр используем критерии, которые называют первичными [11].

Вслед за первой задачей построения Ωдоп возникает вторая: как осуществить и сформировать управление, при котором x не выходит из области Ωдоп? На локальном, малом отрезке времени экономические системы, как правило, неизменны, и поэтому их можно описать, например, в виде статической математической модели. Эта модель будет соответствовать только этому моменту времени t0, и все выводы, полученные на основании этой модели, можно использовать только при t = t0.

Положим, мы хотим оценить экономическую безопасность в упрежденный момент времени t > t0. Причиной тому может быть желание оценить то или иное изменение в структуре государства, экономики. Предположим, мы хотим просчитать индикаторы экономики России при переходе к капитализму. В целом конечная цель новых правителей России понятна – капитализм. Однако конечная точка такого перехода не предсказуема в силу непредсказуемости экономических процессов x(t) = (x1, …, xn) и трудностей, а подчас и невозможности контроля экономических процессов в текущий момент времени. Модель должна включать теневую экономику, с учетом оценки ее роли и тенденций развития, а также методы уменьшения ее не репрессивными – наказанием, а предупреждением, создавая ситуации нецелесообразности такой экономики.

Таким образом, задача построения Ωдоп включает в себя:

– обоснование совокупности параметров x состояния системы, подлежащих контролю и ограничению;

– задание и обоснование критических значений x, т. е. xкр, где x = (x1, …, xn).

– разработку метода количественного расчета фактических значений параметров x с заданной степенью достоверности;

– разработку методов оценки погрешностей измерения параметров x с расчетной степенью достоверности;