Вы здесь

Моделювання процесів прийняття фінансових рішень на макрорівні

Автор: 
Любіч Олександр Олексійович
Тип работы: 
Дис. докт. наук
Год: 
2005
Артикул:
0505U000045
99 грн
(320 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

Розділ 2
ПРОБЛЕМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В УПРАВЛІННІ
ДЕРЖАВНИМИ ФІНАНСАМИ
. Аналіз методів і систем підтримки прийняття рішень
На всіх рівнях фінансового програмування людина повинна щодня приймати цільові
рішення. При цьому люди завжди використовують знання із конкретної предметної
галузі. У більшості випадків прийняття рішень полягає у генерації можливих
альтернатив, рішень, у їх оцінці й виборі найкращої альтернативи. При виборі
альтернатив доводиться враховувати велику кількість суперечливих вимог і, отже,
оцінювати варіанти рішень за багатьма критеріями. Багатокритеріальність,
суперечливість вимог, неоднозначність оцінки ситуацій, помилки у виборі
пріоритетів значно ускладнюють прийняття рішень, створюючи при цьому так звані
умови невизначеності. Різні невизначеності прийнято поділяти на три класи [43 –
55] залежно від їх зв’язку із:
– недостатністю наших знань із проблеми, з якої приймається рішення;
– неможливістю точного врахування реакції навколишнього середовища на наші дії;
– неточним розумінням своїх цілей особою, що приймає рішення (ОПР).
Завдання прийняття рішень у слабкоструктурованих і неструктурованих проблемах
із подібними невизначеностями принципово не можна звести до точно поставлених
цілей, бо для цього необхідно усунути (як кажуть, зняти) невизначеність, що
далеко не завжди можливо. Одним із способів зняття невизначеності є суб’єктивна
оцінка спеціаліста (експерта, керівника), яка визначає його власні переваги.
Ця суб’єктивна оцінка виявилася нині єдиною можливою основою об’єднання
різнорідних умов і фізичних параметрів розв’язуваної проблеми в одну модель для
оцінювання альтернатив і прийняття рішень [48, 50, 55]. Отже, визнання права
ОПР на суб’єктивність рішень, з одного боку, є ознакою порушення принципу
об’єктивно оптимального рішення в дослідженні операцій, а з другого – ознака
появи нової парадигми прийняття рішення, орієнтованого на знання, в умовах
невизначеності, що є характерним для інженерії знань. Проте при цьому існує й
об’єктивна складова, яка містить у собі обмеження, котрі накладає зовнішнє
середовище на можливі рішення (наявність ресурсів, часові обмеження, екологічні
вимоги, соціальні умови тощо). Ці обмеження й конкретна супутня інформація є
додатковими знаннями, які допомагають ОПР досягти мети з використанням
комп’ютерних засобів. Численні практичні факти і результати психологічних
досліджень [44, 55 – 58] свідчать, що самі ОПР без додаткової аналітичної і
комп’ютерної підтримки генерують малоефективні, а іноді й суперечливі правила
розв’язку. Звідси випливає актуальність комп’ютерної підтримки прийняття
рішень, яка заснована на формалізації методів одержання вихідних і проміжних
оцінок альтернатив, алгоритмізації самого процесу вироблення рішення і полягає
у допомозі ОПР при синтезі правила розв’язку. Наприклад, підтримка прийняття
рішень полягає у:
– допомозі ОПР при оцінюванні й розумінні ситуації, що склалася, та обмежень
навколишнього середовища;
– виявленні й ранжуванні пріоритетів, урахуванні невизначеності в оцінках ОПР і
формуванні її переваг;
– генерації можливих рішень і формуванні списку альтернатив;
– оцінюванні можливих альтернатив виходячи із переваг ОПР і обмежень
навколишнього середовища;
– аналізі наслідків рішень, що приймаються, і виборі найкращого варіанта з
точки зору ОПР.
Збільшення обсягів інформації, яка надходить до органів управління й
безпосередньо до керівників, ускладнення розв’язуваних завдань в умовах
невизначеності, необхідність урахування великої кількості взаємопов’язаних
чинників і обставин, котрі швидко змінюються, імперативно зумовлюють
використання обчислювальної техніки для прийняття рішень. У зв’язку з цим
з’явився новий клас обчислювальних систем – системи підтримки прийняття рішень
(СППР). Одне із найвдаліших визначень СППР наведене в роботі [50]: “Системи
підтримки прийняття рішень є людино-машинними об’єктами, які дають змогу ОПР
використовувати дані, знання, об’єктивні й суб’єктивні моделі для аналізу і
розв’язання слабкоструктурованих і неструктурованих проблем”. Як правило,
людино-машинна процедура прийняття рішень є інтерактивним процесом взаємодії
людини і комп’ютера, в результаті якого СППР виконує таке:
1) допомагає провести оцінку ситуацій, здійснити вибір критеріїв і оцінити їх
відносну важливість;
2) генерує сценарії дій, тобто можливі рішення;
3) здійснює оцінку сценаріїв (дій, рішень) і вибирає найкращий за обраним
критерієм;
4) забезпечує постійний обмін інформацією про рішення, які приймаються, і
допомагає узгоджувати групові рішення;
5) моделює рішення, які приймаються;
6) здійснює динамічний комп’ютерний аналіз можливих наслідків прийняття рішень;
7) проводить збирання даних про результати реалізації прийнятих рішень і
здійснює оцінку результатів.
Нині є характерною тенденція розвитку СППР як інтелектуальних систем (ІС), що
мають базу знань, навчаються на знаннях і обробляють знання [55, 59–67].
Найпоширеніший клас ІС – це експертні системи (ЕС), орієнтовані на тиражування
досвіду висококваліфікованих фахівців у вузькоспеціальних галузях, де якість
прийняття рішень традиційно залежить від рівня експертизи. Вже досягнуто
значних теоретичних і технологічних успіхів в інженерії знань, розроблені й
функціонують тисячі ЕС різного призначення [67, 68]. Проте рівень
“інтелектуальності” сучасних ЕС ще доволі низький, і методи їх проектування
потребують подальшого удосконалення. Особливо необхідні нові моделі подання,
добування знань і методи машинного маніпулювання ними у процесах прийняття
рішень, які забезпечують підвищення ефективності й рівня “інтелектуальності”
СППР. Саме у цьому напрям