Снижение негативного влияния рисков при выборе стратегий информационной деятельности Reducing Negative Influence of Risks when Choosing a Strategy for Information Activity Зниження негативного впливу ризику при

Доклад посвящен рассмотрению проблем негативного влияния рисков при выборе стратегий информационной деятельности. Показывается целесообразность использования моделей стратегического анализа для уменьшения неопределенностей и рыночных рисков. На примере определения тиража информационных изданий иллюстрируется применимость игровых моделей для оценки вероятных рисков.

The paper discusses negative influence of risks when choosing the strategy of information activity. The expediency of using the models of the strategic analysis to reduce uncertainty and market risks is shown. The example of definition of circulation of the information publications illustrates the applicability of game models for an estimation probable risks.

Функционирование библиотек в условиях рынка, когда достижение даже минимальной финансовой устойчивости требует выведения на рынок значительных объёмов платных продуктов и услуг, зачастую сопряжено с необходимостью принятия рискованных решений в условиях нестабильности. Рассматривая информационные продукты и услуги как вид наукоемкой продукции, где успешная рыночная деятельность связана с необходимостью постоянного внедрения технических и технологических новшеств и принятием стратегических решений в условиях дефицита времени, что повышает риски, попытаемся сконцентрироваться на тех факторах риска, величина которых может быть снижена путем выбора адекватных стратегий .

В нашем случае на деятельность информационных органов и библиотек в наибольшей степени могут влиять факторы неопределенности и риска, возникающие в политике, экономике и управлении самой библиотекой. Поскольку первые две группы рисков являются чисто внешними, и степень серьезного влияния на них со стороны библиотеки или информационного органа весьма сомнительна, представляется целесообразным концентрация на анализе рисков, лежащих в сфере управления библиотекой как производителем наукоемкой продукции ( табл. 1).

Классификация рисков и меры по их уменьшению Таблица 1

Область рисков	Причины возникновения рисков	Меры по уменьшению рисков	Негативные проявления рисков
Риски, связанные с оценкой библиотеки как хозяйствующей единицы.	Переоценка или недооценка: — сильных сторон; — слабых сторон; — возможностей библиотеки; — других микроусловий.	Проведение тщательного анализа состояния библиотеки.	Выбор глобальных стратегий, неадекватных состоянию внутренних ресурсов.
Риски, связанные с оценкой внешнего окружения.	Ошибки в оценках: — степени стабильности внешней среды; — конкурентных преимуществ; — степени привлекательности отрасли; — других макроусловий.	Более качественный учет: — факторов, характеризующих внешнюю среду; — характеристик конкурентов и товаров; — показателей и динамики рынка.	Выбор глобальных стратегий, неадекватных состоянию и динамике внешней среды.
Риски, связанные с выбором сферы коммерческой деятельности.	Несоблюдение основных принципов сегментации рынка. Выбор методов и критериев сегментации, неадекватных реальной ситуации. Ошибки в выборе целевого рынка и целевого сегмента.	Учет мирового опыта проведения работ по сегментации рынка. Анализ факторов, влияющих на выбор методов и критериев. Тщательный анализ рынка товара, рынка технологий, потребителей, степени привлека-тельности целевого сегмента.	Отсутствие ожидаемой прибыли, отсутствие спроса, ухудшение финансового положения.
Риски, связанные с выбором продуктовых стратегий.	Неверная оценка текущего (перспективного) состояния портфеля продукции и услуг. Неправильное перераспреде-ление финансовых потоков между бизнес—единицами. Ошибочная политика развития отдельных продуктов и услуг. Неправильная расстановка инвестиционных приоритетов. Неверная оценка конкурентного положения и стадии жизненного цикла отдельных видов продукции и услуг.	Использование методов портфельного анализа при тщательном исследовании исходных данных.	Снижение общей эффективности работы библиотеки, ухудшение финансового положения, затоваривание готовой продукцией и др.
Риски, связанные с реализацией проектов создания новых продуктов и услуг.	Моральное устаревание продукции на момент его вывода на рынок. Большая длительность цикла разработки продукта. Недостаток средств для реализации проекта ввиду превышения сметной стоимости или изменения цен на оборудование и материалы. Ошибки в организации работ.	Анализ стадий жизненного цикла отрасли. Перераспределение средств и увеличение инвестирования. Организация системы кооперации и привлечение к работам фирм-партнеров.	Неоправданно высокие затраты на создание продукта. Создание продукта, обладающего низким спросом.
Риски невостребованности продукта.	Изменение потребностей пользователей (клиентов). Короткий жизненный цикл и быстрое устаревание продукта. Непривлекательная цена продукта. Несоответствие продукта ожиданиям потребителя. Низкая конкурентоспособность продукта.	Мониторинг рынка. Своевременная модернизация продукта. Разработка сбалансированной ценовой политики. Анализ и прогнозирование спроса. Конкурентный анализ.	Низкая прибыль и ухудшение финансового положения.
Риски, связанные с персоналом.	Ошибки в подборе и расстановке кадров. Отсутствие заинтересованности топ-менеджеров. Низкая корпоративная культура и неверное командообразование. Отсутствие стимулов. Неинформированность персонала. Отсутствие системы подготовки и обучения персонала.	Разработка и реализация цельной концепции кадровой политики.	Низкая эффективность работы библиотеки в целом. Ухудшение имиджа. Невозможность решать сложные задачи эффективно и в срок.

Создание наукоемкой продукции во многом базируется на реализации новых научных, технологических и технических идей. Следовательно, процесс разработки и выведения на рынок новых продуктов может быть представлен как последовательная оценка идей с целью отсева части из них как неперспективных или труднореализуемых. Одним из важнейших критериев отсева является максимально допустимая величина риска.

Риски, непосредственно влияющие на выбор общих стратегий действий библиотек на информационном рынке и непосредственно определяющие степень эффективности их работы, в значительной мере могут быть снижены при условии тщательного выполнения следующих работ [1-5]:

анализ информационного рынка и прогнозирование его развития;

определение местоположения организации в рыночном пространстве;

проведение сегментации рынка и выбор целевых сегментов;

анализ жизненного цикла каждого из видов выпускаемой продукции;

использование моделей портфельного анализа продукции и достижение сбалансированности портфеля;

переход от жесткой конкуренции к созданию партнерских сообществ.

Исходя из принципа минимизации усилий [6] при окончательном выборе стратегий имеет смысл использовать простые и понятные для библиотечных специалистов игровые модели, использующие критерии максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвица и др. для условий игры с природой [7].

При играх с природой игрок имеет m возможных стратегий S₁, S₂, …, S_m , а природа может принимать одно из n возможных состояний Р ₁ , Р ₂ , …, Р _n . Тогда условия игры задаются матрицей выигрышей игрока A={a_ij} или матрицей рисков R={r_ij}, где r_ij — значение риска игрока, использующего стратегию S_i при состоянии природы Р _j , определяемое как разность между выигрышем, который он получил бы, если бы знал о наступлении состояния P_j , и выигрышем, который он получит, не имея этой информации.

Заметим, что если игрок знает состояние природы, он выбирает стратегию, доставляющую ему максимум выигрыша, т. е.

r_ij= β _{j —} a_ij,

где

При использовании максиминного критерия Вальда выбирается стратегия крайнего пессимизма, для которой справедливо:

Минимаксный критерий Сэвиджа минимизирует максимальный риск:

Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица предписывает ориентироваться на некий средний результат между крайним оптимизмом и крайним пессимизмом, когда стратегия выбирается исходя из условия:

где p — коэффициент пессимизма, и 0 ≤ p ≤ 1.

При p=0 этот критерий соответствует максимаксному:

В приложении к матрице рисков критерий Гурвица принимает вид:

Нетрудно заметить, что при p=0 стратегия выбирается из условия наименьшего из всех возможных рисков, а при р=1 — исходя из минимаксного критерия Сэвиджа.

Рассмотрим задачу выбора стратегий информационной деятельности на основе использования описанных игровых моделей на конкретном примере определения ежемесячного объема производства информационной продукции (тиража информационных изданий), исходя из следующих исходных данных.

Часть информационной продукции на сумму в среднем 106 тыс. руб. направляется многолетним постоянным подписчикам, т. е. эта часть практически не зависит от конъюнктуры рынка.

Ежемесячный объем продукции, имеющий устойчивый сбыт (избирательная оперативная подписка), составляет 90 тыс. руб., и здесь наблюдается средняя зависимость от рыночной конъюнктуры.

Разовые ежемесячные закупки осуществляются на сумму в среднем 115 тыс. руб., а месячная продукция, покупатель на которую не определен, составляет в среднем 48 тыс. руб. (соответственно, высокая и абсолютная зависимость от конъюнктуры рынка).

Для данного случая будем рассматривать три стратегии производства: S₁ =196 тыс. руб., S₂ =311 тыс. руб. и S₃ =359 тыс. руб., и на основе экспертных оценок и расчетов определим размеры выигрышей (прибыли), т. е. зададим матрицу выигрышей А (табл. 2). Вероятные колебания спроса (состояния природы) могут быть таковыми, что:

позволят реализовать только ту часть продукции, которая предназначена постоянным подписчикам (106 тыс. руб.);

помимо постоянной подписки будет реализована избирательная оперативная подписка (90 тыс. руб. + 106 тыс. руб.);

активно разойдется продукция разовой ежемесячной закупки, а не только продукция, распространяемая по постоянной и избирательной подписке (115 тыс. руб. + 90 тыс. руб. + 106 тыс. руб.);

удастся продать не только продукцию п. п. а), б), и в), но и продукцию для неопределенной группы потребителей (115 тыс. руб. + 90 тыс. руб. + 106 тыс. руб. + 48 тыс. руб.).

Таблица 3

Бобров Л. К. Выбор стратегий на информационном рынке: математическая модель и практическая реализация // Научные записки НГАЭиУ, 2001, вып. 4, с. 49—54.

Бобров Л. К. Информационно-библиотечные услуги и модели портфельного анализа // НТИ. 2001. Сер. 1. N 3. С. 18—33.

Бобров Л. К. Сегментация информационного рынка в маркетинговой деятельности научной библиотеки // Международная конференция “Крым 2000” — Судак, 3-11 июня 2000 г.: Материалы конференции — Ялта, 2000 г., — С. 398 — 401.

Бобров Л. К. Процессы жизненного цикла информационной продукции и услуг: маркетинговый и инженерный подходы // Научные записки НГАЭиУ, 2001, вып. 1, с. 29-35.

Бобров Л. К. Создание и реализация информационных продуктов в условиях неопределенности и риска // Материалы международной научно-методической конференции “Новые информационные технологии в университетском образовании”. — Новосибирск: ИДМИ, 2001. — С. 35-36.

Бобров Л. К. Методологические подходы и принципы стратегического управления информационной деятельностью библиотеки в условиях рынка // Международная конференция “Крым 2003”: Материалы конференции — Ялта, 2003 г.

Дубров А. М., Лагоша Б. А., Хрусталев В. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие / Под ред. Б. А. Лагоши. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 176 с.

ПЛАТЕЖНАЯ МАТРИЦА

Рассмотрим конечную игру, в которой игрок А (“мы”) имеет т стратегий, а игрок В (“противник”) — п стратегий. Такая игра называется игрой m  п. Будем обозначать наши стратегии А₁, А₂, ..., А_m; стратегии противника — В₁, B₂, ..., B_n. Предположим, что нам известны значения а_ij при каждой паре стратегий. Эти значения можно записать в виде прямоугольной таблицы (матрицы), строки которой соответствуют нашим стратегиям (A_i), а столбцы — стратегиям противника (В_j).Такая таблица называется платежной матрицей или просто матрицей игры.

Величина  называется нижней ценой игры. Величина 

называется верхней ценой игры.

 В рассмотренных выше матричных играх предполагалось, что в них принимают участие два игрока, интересы которых противоположны. Поэтому действия каждого игрока направлены на увеличение выигрыша (уменьшение проигрыша). Однако в некоторых задачах, приводящихся к игровым, имеется неопределенность, вызванная отсутствием информации об условиях, в которых осуществляется действие (погода, покупательский спрос и т.д.). Эти условия зависят не от сознательных действий другого игрока, а от объективной действительности. Такие игры называются играми с природой. Человек в играх с природой старается действовать осмотрительно, второй игрок (природа, покупательский спрос) действует случайно.

Условия игры задаются матрицей m  n.

Имеется ряд критериев, которые используются при выборе оптимальной стратегии. Рассмотрим некоторые из них.

1. 
   Критерий Вальда. Рекомендуется применять максиминную стратегию. Она достигается из условия maxmina_ij и совпадает с нижней ценой игры. Критерий является пессимистическим, считается, что природа будет действовать наихудшим для человека образом.
   

Решение. Составим платежную матрицу. Сначала вычислим прибыль (49-25=24) и убыток (15-25=-10)

	100	150	200	250	300
100	100*24	100*24	100*24	100*24	100*24
150	100*24-50*10	150*24	150*24	150*24	150*24
200	100*24-100*10	150*24-50*10	200*24	200*24	200*24
250	100*24-150*10	150*24-100*10	200*24-50*10	250*24	250*24
300	100*24-200*10	150*24-150*10	200*24-100*10	250*24-50*10	300*24

2. 
   Критерий Гурвица (оптимизма-пессимизма). Критерий рекомендует стратегию, определяемую по формуле
   

где  — степень оптимизма — изменяется в диапазоне [0, 1].

Критерий придерживается некоторой промежуточной позиции, учитывающей возможность как наихудшего, так и наилучшего поведения природы. При  = 1 критерий превращается в критерий Вальда, при  = 0 — в критерий максимума. На  оказывает влияние степень ответственности лица, принимающего решение по выбору стратегии. Чем хуже последствия ошибочных решений, больше желания застраховаться, тем  ближе к единице.

Пример 8

3. 
   Критерий Сэвиджа. Суть критерия состоит в выборе такой стратегии, чтобы не допустить чрезмерно высоких потерь, к которым она может привести. Находится матрица рисков, элементы которой показывают, какой убыток понесет человек (фирма), если для каждого состояния природы он не выберет наилучшей стратегии.
   

r_ij = max a_ij - a_ij,

где max a_ij — максимальный элемент в столбце исходной матрицы.

Оптимальная стратегия находится из выражения

Min {max(max a_ij - a_ij)}

Пример 9. Рассмотрим матрицу из примера 7. Составим матрицу риска.

Выбираем максимальный элемент в столбце и вычитаем из него остальные элементы столбца.

3. 
   Критерий Лапласа. Этот критерий основывается на принципе недостаточного обоснования. Поскольку вероятности состояния не известны, можно предположить, что они равны. Выбор стратегии осуществляется по формуле
   

где вероятность реализации одного из состояний.

Пример 10. Рассмотрим матрицу из примера 7.

А1	(2400+2400+2400+2400+2400)/5=2400
А2	(1900+3600+3600+3600+3600)/5=3260
А3	(1400+3100+4800+4800+4800)/5=3780
А4	(900+2600+4300+6000+6000)/5=3960
А5	(400+2100+3800+5500+7200)/5=3800

Критерий Лапласа рекомендует нам стратегию А₄. Таким образом, рассмотрев одну платежную матрицу, мы получили, что критерии Лапласа и Сэвиджа рекомендует стратегию А₄. То есть необходимый заказ булочек составит 250 единиц ежедневно.

Принятие решения в условиях риска

Если в рассмотренных выше критериях, необходимая информация о вероятностях какого-либо состояния отсутствовала, то критерий Байеса действует в условиях не полной информации, т.е. условиях риска.

Выбор стратегии осуществляет по формуле

Max { p_ia_ij},

Пример 11. Ежедневный спрос на булочки в продовольственном магазине задается следующим распределением вероятностей

Решение. Составим платежную матрицу.