В этих условиях особое значение приобретает качество принимаемых банком решений. В этой проблеме можно выделить два аспекта. Первый - глубокие профессиональные знания сотрудников, их быстрая и четкая ориентация не только в специфических вопросах банковского и финансового менеджмента, но и в сложной динамике рыночных отношений в целом.
Второй аспект использования современных достижений науки в области принятия обоснованных решений с учетом риска и неопределенности проявляется как в условиях окружающей внешней среды, так и в поведении взаимодействующих сторон. Он начинает играть все более ощутимую роль в связи с информационной революцией в развитых странах. Связанный с этим бурный прогресс информационных технологий, захватывающий и Россию, становится особенно актуальным именно в банковской сфере. Сложность, масштабность, разнообразие и ответственность банковских операций требуют внедрения современных технологий. Тем самым создаются объективные предпосылки для активного использования современных научных подходов в банковском деле. В первую очередь это относится к прикладным математическим методам и моделированию.
Моделирование - единственный в настоящее время систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать. Менеджер должен выбрать лучшую из имеющихся альтернатив распределения ресурсов, последовательности действий и т.п. Для этого ему нужно довериться некоторым описаниям особенностей среды, в которой проявятся последствия решений как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Моделирование в наибольшей мере приспособлено для этой цели и как мощное аналитическое средство позволяет преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.
Построение модели является процессом, который можно представить в виде ряда этапов: постановка задачи; анализ системы и построение модели; проверка на достоверность; использование модели.
Первым и наиболее важным этапом процесса построения модели является постановка задачи.
На этом этапе происходит осмысление и конкретизация проблемы, что в свою очередь приводит к формулировке цели или системы целей как желательного результата будущей деятельности по решению проблемы.
Данные о целях исследования, уточненные в формулировке задачи, а также исходная информация об объекте моделирования служат для определения критерия качества создаваемой модели, являющегося количественной мерой степени ее совершенства.
Следующим этапом в построении модели является содержательный анализ системы и выбор класса модели, а точнее, способа формирования модели. Если объект не слишком сложен, достаточно изучен и совокупность подлежащих исследованию свойств и характеристик объекта может быть выявлена на основе теоретических представлений, можно использовать аналитический путь построения модели. Если же объект сложен, слабо изучен, более подойдет экспериментально-статистический метод. Эксперимент в этом случае осуществляется, как правило, в соответствии со специально разработанным планом, данные эксперимента обрабатываются и получают формализованное описание объекта в виде математической модели типа "вход-выход".
После построения модели ее следует проверить на достоверность.
Процедура проверки заключается, во-первых, в определении степени адекватности модели реальному миру. Во-вторых, в установлении степени, в которой информация, получаемая с ее помощью, действительно помогает совладать с проблемой и принимать корректирующие эффективные меры. В-третьих, в опытной проверке в реальных условиях, например в опробовании ее на ситуациях из прошлого.
Заключительным после проверки модели на достоверность этапом является использование модели для решения поставленной задачи.
Таким образом, построение формальной модели представляет собой процесс последовательных приближений (итераций). Поскольку построение модели начинается в условиях неопределенности, оно неизбежно связано с введением ряда гипотез. Некоторые из них оказываются правомерными, другие на последующих этапах не подтверждаются. В последнем случае требуется возврат к этапам, где эти гипотезы были введены, и соответствующая корректировка модели. Такой итеративный характер построения модели есть принципиальное свойство данного процесса, и вопрос только в том, чтобы итерации были более короткими.
Описание реальных рыночных отношений между объектами в социально-экономических системах наиболее адекватно осуществляется с помощью экономико-математических моделей игрового типа. Такие модели рассматриваются в теории игр, теории активных систем, теории контрактов и других научных направлениях. Эффективность использования игровых подходов к экономическому анализу ныне общепризнанна. Так, в 1994 году лауреатами Нобелевской премии по экономике стали известные специалисты в области теории игр Джон Нэш, Джон Харсанаи и Рейнхард Зелтен. Рассмотрим подробнее игровые подходы.
Теория игр - математическая дисциплина, формализующая описание определенного рода конфликтных ситуаций, возникающих в практике, и с этой точки зрения она является прикладной наукой. Игровой подход может быть использован в системах, которые содержат элементы, способные к каким-либо самостоятельным действиям, стратегиям и интересы которых не совпадают, то есть там, где есть столкновение интересов нескольких сторон. В экономических системах это рынки, конфликтные ситуации при функционировании организаций и территорий. Характерным в данном случае является то, что, как правило, ни один из элементов заранее не знает, какое решение примут остальные, то есть вынужден действовать в условиях неопределенности. Состояние, в котором будет находиться система в целом, зависит от поведения любого ее элемента, которое, в свою очередь, если оно в каком-то смысле разумно, должно определяться с учетом возможного поведения всех других элементов.
Решение по проблеме с учетом риска, то есть выбор наилучшей стратегии, зависит от исходов по каждой из стратегий. Для осознанного сравнения альтернатив необходимо прежде всего уметь оценивать и сравнивать исходы возможных стратегий.
В общем случае при описании исходов или меры степени достижения цели пользуются двумя видами оценок. Составляющей любого описания исходов является стоимость ресурсов, расходуемых в соответствии с данной стратегией. Другой обязательной составляющей описания исхода является выгода, достигаемая при данном исходе.
Стоимость ресурсов - это характеристика объема ресурсов, затраченных на достижение некоторого состояния дел.
Выгоду можно рассматривать как полезную отдачу исхода, выраженную либо в единицах ресурсов, либо как психологические, социальные или какие-либо другие материальные ценности, приобретаемые при определенном состоянии дел.
Описание исходов, независимо от того, в каких категориях они составлены, служит мерой степени достижения цели. Поскольку решение сложной проблемы требует учета нескольких целей, каждый исход в матрице исходов характеризуется рядом мер. Однако сопоставление исходов по многим параметрам представляет весьма трудную задачу.
Основным методом, позволяющим решить проблему многомерности исходов, является их сведение к единой обобщенной мере, отражающей совокупную ценность исхода. В этом состоит сущность концепции полезности. Наиболее простым является принятие решений в условиях определенности. Термин "определенность" используется тогда, когда мы действуем так, будто совершенно уверены в точности значения характеристик неуправляемых факторов, воздействующих на наше решение, то есть считаем возможным учитывать только одно состояние среды.
В реальной жизни проблемы, решаемые в условиях определенности, встречаются крайне редко. Почти все содержательные ситуации связаны с некоторой степенью неопределенности в оценках исхода данного курса действий. Однако предположение об определенности ситуации часто бывает полезным при формулировании и анализе проблемы.
Более реалистическое описание проблемных ситуаций, встречающихся в действительности, обязательно включает неопределенность. Формально неопределенность отличается от определенности тем, что последняя предполагает наличие фиксированной группы условий среды, тогда как неопределенности свойствен некоторый диапазон возможных множеств условий среды.
Основанием для выбора стратегий в подобной ситуации может быть максимизация ожидаемой чистой выгоды, которая представляет собой средневзвешенную сумму тех прибылей, которые могут дать все исходы по данной стратегии, причем весом каждого исхода будет вероятность его реализации.
Чтобы иметь возможность приложить принципы и методы теории вероятностей к анализу решений, следует понимать, что основная идея их использования применима только тогда, когда на решение влияет неопределенный исход событий. Вероятность, таким образом, это способ описания неопределенности будущего. Приписывая вероятность различным исходам, мы оцениваем вероятности их появления и тем самым синтезируем нашу информацию о будущем одним-единственным числом. Имея в виду все вышеизложенное, можно предположить и другие принципы принятия решения в условиях неопределенности и риска. Они могут быть применены в ситуации, когда отсутствует определенность в оценках вероятного состояния среды.
При решении проблем в условиях риска и неопределенности большую пользу может сослужить известный принцип "максимина". Он основан на том предположении, что в этих условиях менеджер, принимающий решение, действует осторожно и избирает стратегию, гарантирующую ему максимальный из минимальных возможных исходов действия по каждой из стратегий.