При этом с уменьшением значения дисперсии уменьшается и величина такой вероятности. Применяя это утверждение к решению нашей задачи (3), можно полагать, что кроме максимизации ожидаемой полезности необходимо оценивать и дисперсию полезности оптимального решения. Теперь мы можем сформулировать обобщенный подход к исследуемым понятиям эффективности и риска в условиях вероятностной неопределенности для деятельности институциональных агентов в сфере ЖКХ. Допустим, что институциональным агентом сделан выбор векторного критерия решения q (u, y), который зависит от принятого решения u и случайного фактора y∈Y, имеющего функцию распределения F (y). Затем ему следует рассмотреть все решения u на множестве значений Q векторного критерия q (u, y) и выбрать из них те значения, при которых искомый результат решения q (u, y) окажется неблагоприятным, то есть может принести потери. Полученную совокупность неблагоприятных результатов обозначим через множество Q_(u).Далее предположим, что:. Это позволит распределить те значения случайной переменной, которые при решении u могут привести к возникновению потерь Y_(u) у институционального агента, а также те значения случайной переменной, которые при решении u могут привести к возникновению некоторого дохода Y+(u) у институционального агента. Далее можно измерить степень возникновения у институционального агента потерь на множестве Y_(u) некоторой скалярной функцией φ(q (u, y)), y∈Y_(u), а степень возникновения некоторого дохода на множестве Y+(u) — скалярной функцией ψ(q (u, y)), y∈Y+(u).
Выбрав функции для измерения степени полезности решения на неблагоприятном и благоприятном множествах решений, можно в качестве оценки эффективности и риска выбранного решения использовать следующие функционалы: — для оценки эффективности выбранного решения uE (u) = (4) — для оценки риска выбранного решения uR (u) = (5)Поскольку для измерения количественной величины риска могут использоваться разные функции, то их выбор будет осуществляться непосредственно институциональным агентом в зависимости от оценивания им вариации ожидаемой эффективности решения. С целью упрощения дальнейших рассуждений целесообразно говорить не о случайной полезности, а о некотором случайном доходе x. Тогда эффективность принятого решения может быть измерена величиной E=Mx, то есть средней величиной дохода. В этом случае для оценки риска выбранного решения u можно использовать величину вероятности наступления события, при котором эффективность выбранного решения u окажется меньше своего среднего значения. Выражающая это отношение формула имеет следующий вид: R1=P{ξ<E} (6)Также для измерения количественной величины риска может использоваться среднее отклонение ожидаемого дохода в меньшую сторону от Е. Формула для этого отношения имеет следующий вид: R2=M (E-ξ)+ (7), где для любого положительного числа a+ выполняется условие (a+)=max (a, 0).Таким образом, в ходе проведенных исследований удалось установить, что для институциональных агентов в сфере ЖКХ принятие решений в условиях вероятностной неопределенности должно осуществляться с учетом влияния всего комплекса факторов неопределенности. При этом каждый результат по каждому варианту решения должен всегда оцениваться по двум критериям: ожидаемой, или средней, полезности — прогнозной эффективности варианта решения, и риску, величина которого пропорционально возможному разбросу полезности и (или) средних потерь. Данный подход позволит не только учитывать разнонаправленные интересы институциональных агентов в сфере ЖКХ, но и обеспечивать необходимую эффективность принимаемых ими решений и, тем самым, поддерживать их финансовую устойчивость, а также создавать условия для получения прибыли.
Заключение
.
Процесс принятия решений занимает главное место в теории управления. Поэтому наука управления стремится повысить эффективность организаций путем расширения способностей руководства к принятию обоснованных объективных решений в ситуациях различной сложности, с помощью применения моделей и количественных методов. Моделирование представляет собой процесс осуществления различных вариантов принятия управленческих решений в будущем, а также их возможные последствия. Использование моделей является основой научного подхода, с помощью которого принимаются управленческие решения. С использованием моделей могут быть решены разнообразные трудности, связанные с возможностью выбора правильного действия в сложных ситуациях.
Моделирование — это процесс изучения свойств объектов сквозь рассмотрение похожих объектов. Эффективное функционирование сферы жилищно-коммунального хозяйства в России в современных условиях невозможно без коренного реформирования взаимодействий ее институциональных агентов и ускоренной модернизации ее инфраструктуры. Реализация указанных преобразований в этой сфере должна основываться на максимальном учете экономических, финансовых и других интересов ее институциональных агентов как производителей жилищно-коммунальных услуг, а также собственников жилья как непосредственных потребителей этих услуг. Для этого целесообразно разработать и внедрить на практике экономико-математические модели, позволяющие институциональным агентам сферы жилищно-коммунального хозяйства принимать оптимальные решения в условиях неопределенности и стимулировать их к повышению качества производимых ими услуг. При стандартном подходе неопределенность принятия решений институциональными агентами сферы ЖКХ рассматривается с позиций выбора оптимального решения. Известно, что для решения подобного типа задач существует достаточно много методов и подходов, позволяющих находить оптимальные решения в условиях детерминированной или вероятностной неопределенности. Чаще всего в условиях детерминированной неопределенности для нахождения оптимальных решений институциональными агентами сферы ЖКХ используется принцип получения гарантированного результата, позволяющий минимизировать возможные потери, связанные с влиянием факторов неопределенности.
В случае стохастической неопределенности институциональным агентам сферы ЖКХ целесообразно использовать один из индикаторов предпочтения, либо в форме усредненной функции полезности, либо в форме более сложного нелинейного функционала [3]. Вместе с тем, такие модели должны обеспечивать минимизацию рисков и максимизацию эффективности производственно-хозяйственной деятельности институциональных агентов сферы жилищно-коммунального хозяйства. В ходе проведенных исследований удалось установить, что для институциональных агентов в сфере ЖКХ принятие решений в условиях вероятностной неопределенности должно осуществляться с учетом влияния всего комплекса факторов неопределенности. При этом каждый результат по каждому варианту решения должен всегда оцениваться по двум критериям: ожидаемой, или средней, полезности — прогнозной эффективности варианта решения, и риску, величина которого пропорционально возможному разбросу полезности и (или) средних потерь. Данный подход позволит не только учитывать разнонаправленные интересы институциональных агентов в сфере ЖКХ, но и обеспечивать необходимую эффективность принимаемых ими решений и, тем самым, поддерживать их финансовую устойчивость, а также создавать условия для получения прибыли.
Список литературы
Данные официального сайта Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL —.
http://www.minstroyrf.ru/ (дата обращения: 12.
12.2016).Кириллова А. Н. Институциональная инфраструктура реформирования жилищно-коммунального комплекса. // Эффективное антикризисное управление. № 3 (62), 2010. С.
45−56.Ларин С. Н., Малков У. Х., Герасимова Л. И. Исследование эффективности и риска принятия решений экономическими субъектами сферы жилищно-коммунального хозяйства в условиях вероятностной неопределенности // Международный научно-исследовательский журнал, № 2 (44), Часть 1, 2016. С. 28−30.Орлов А.
И. Математика случая: вероятность и статистика — основные факты. М.: МЗ-Пресс, 2014. 110 с. Соболь И. М. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Дрофа, 2016. 175 с. Кузьмин Е. А. Неопределенность в экономике: понятия и положения // Вопросы управления. №.
2(2), 2015. С. 80−92.Ларин С. Н., Соколов Н.
А., Герасимова Л. И. Выбор эффективных решений многокритериальных задач взаимодействия экономических субъектов сферы жилищно-коммунального хозяйства при отсутствии неопределенности на основе функции полезности. // Экономический анализ: теория и практика, 2015, № 19(418). С.
51−62.Ларичев О. Н. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2002. 392 с. Ногин В. Д.
Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2014. 144 с. Стебеняева Т. В., Юдинова В.
В., Юрятина Н. Н. Инструментарий многокритериального выбора и принятия решений экономическими субъектами сферы ЖКХ при их взаимодействии в условиях детерминированной неопределенности. //.
Инновационная наука, 2015, № 4. Часть 1. С.114−117.Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование / А. А.
Самарский, А. П. Михайлов — М.: Физматлит, 2015. — 320 c. Кузнецова Л. А. Разработка управленческого решения: [учебное пособие] / Л. А. Кузнецова. -.
Челябинск: Челябинский государственный университет, 2015. — 71 с. Малюк В. И. Производственный менеджмент: [учеб. пособ.] / В. И. Малюк, А. М. Немчин. -.
СПб: Питер, 2014. — 300 с. Рейльян Я. Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений: [учебное пособие] / Я. Р. Рейльян.
— М.: финансы и статистика, 2015 — 206 с.
