Методы анализа и снижения «природных» рисков

Мыслящий человек приходит к неизбежному выводу, что в основе всех наших рассуждений и заключений насчет причинно-следственных отношений лежит опыт. От сходных по внешнему проявлению причин мы ожидаем сходных же следствий. В этом суть всех наших заключений, сделан­ных из опыта. [8]

И со временем дельнейший опыт заставляет человека вносить все новые и новые поправки в уже полученный опыт. Все это происходит потому, что во всяком положении, во всяком событии существует много мелких частностей, которые самый прозорливый человек способен с первого взгляда не увидеть, хотя от них может полностью зависеть правильность его умозаключений, а следовательно, и разумность его поступков. И так - на протяжении всей жизни.

Социальные процессы всегда специфичны.Угрозы, исходящие из недр общества, должны анализироваться отдельно. Здесь важно понять, что есть две группы явлений, которые приходится человеку наблюдать в течение своей жизни. Одни явления ускоряют процессы в обществе, другие - тормозят. Посмотрим на рис. 7.25. На нем представлена схема форми­рования результатов исторического развития. [8]

Ускоряют перемены («идеи настоящего») · разрушение религии, политических и социальных верований · современные достижения в науке и производстве (новые условия жизни, новые идеи)

Сдерживают перемены («идеи прошлого») · наследственный образ мысли · традиции · культура данного народа

Незаметные (невидимые) перемены: · в идеях · в понятиях · в мыслях и верованиях людей

Видимые причины поворотов в истории: · политические перемены · падение династий · «перемещение власти» · нашествие захватчиков

Историческое развитие: · Великие перевороты · Изменения цивилизации

Рис. 7.25. - Схема формирования результатов исторического развития

История свидетельствует о том, что со временем существенно изменяются и расстановка общественных сил, и степень влияния сил общества на направленность его развития, и даже то, что мы именуем «общественным мнением». Понять характер качественных взаимосвязей между основными факторами исторического развития общества, пожалуй, будет нелишним. Это многое проясняет в прошлом и позволяет по-новому взглянуть на настоящее. Ведь к прошлому надо относиться как к предупреждению.

Проще всего, для того чтобы лучше, подробнее выявить качественные взаимосвязи между основными движущими силами общества, как мы знаем, стоит прибегнуть к использованию когнитивной модели. На рисунке 7.26. представлена когнитивная схема взаимодействия основных факторов развития общества, выделены три главные группы факторов[8]:

«Технократизм»

Феномен «золотого тельца»

Давление массовой культуры

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(+)

(-)

(-)

(-)

(-)

Рис. 7.26. - Когнитивная схема взаимодействия основных факторов вхаимодействия общества:

Интеллектуальная аристократия: 1-нравственные силы (религия, культура); 2-религиозная и культурная элита; 3-техническая интеллегенция.

Производственные силы: 4-наука; 5-производство, бизнес;

Роль масс: 6-массы людей; 7-самосознание масс.

Напомним, что взаимодействие факторов в когнитивной диаграмме отображается стрелками, которым в качестве нагрузки приписаны знаки плюс и минус. Знак плюс означает, что при изменении фактора, от которого идет стрелка к какому-то другому, на этом другом факторе отражается изменение его в том же направлении, что и изменение исходного фактора («причины»). Например, возрастание роли производства и бизнеса (фактор 5) стимулирует повышение роли массы людей (фактор 6), а рост этого фактора, в свою очередь, приводит к росту самосознания масс (фактор 7) в жиз­ни общества. Но с ростом факторов 5, 6 и 7 одновременно растет нигилизм в обществе, что сказывается отрицательно на религиозной и культурной элите общества (стрелки с отрицательными знаками). Феномен «золотого тельца», массовая культура и массовое самосознание оказывают своим ростом подавляющее влияние на культурную элиту и техническую интеллигенцию. В частности, растет влияние эффекта «технократизма» и кастовости культурной и технической интеллигенции, которые замыкаются в себе. Итак, процесс выявления и познания причинно-следственных связей в явлениях реальной действительности - это важнейший руко­водитель человеческой жизни. Только этот принцип делает опыт полезным для нас и побуждает нас ожидать в будущем хода событий, подобного тому, который мы воспринимали в прошлом.

Чтобы избежать отключающего рассудок влияния толпы, нужно держаться от нее подальше. Если же вы все-таки оказались в центре толпы, действуйте следующим способом - идите (в прямом и переносном смысле), если это воз- можно, против движения толпы. [8]

Прогнозирование с использованием когнитивных и других моделей позволяет в значительной степени понять суть, а значит, более успешно осуществлять предвидение определенных явлений и событий, оценивать на перспективу изменения финансовых взаимосвязей между предприятиями.

Рассмотрим модель так называемого экспоненциального сглаживания. Пусть h(t) - объективно наблюдаемый процесс, имеющий произвольный характер. Например, цены на валюту, уровни спроса и предложения на тот или иной товар, объемы продаж и т. п. При этом предполагается, что все же этот процесс h(t) базируется на некой объективной тенденции z(t).Предположим, что время от времени проводятся измерения y(t) интересующего результата, а сами результаты фиксируются без ошибки, т. е. результат измерения y(t) в точности совпадает с истинным значением h(t). Необходимо выявить скрытую тенденцию z(t).Сразу возникает вопрос: если мы наблюдаем отдельные фиксированные значения процесса, а они - возможно, случайные флуктуации от тенденции z(t),то какому или каким значениям y(t) верить больше, а каким меньше? Ведь если полностью верить предыстории как состоявшемуся факту, то последнее измерение надо просто отбросить. Оно - «случайное», поживем - увидим, а пока - отбросим. Но тогда тенденцией будет только предыстория, а предсказать ничего будет нельзя. А если безоговорочно верить последнему факту, тогда предыстория не нужна вовсе. Как всегда, предпочли ограничиться «золотой серединой». [8]

Простейшая модель сглаживания первого порядка предполагает использование только двух оценок: последнего измерения y(t) и результата z(t - 1) прогноза на предыдущем шаге:

z(t)=αy(t)+(1-α)z(t-1), (7.43)

где α - постоянная сглаживания, принимающая значения из диапазона [0; 1].

Очевидно, что если а = 0, то вся предыстория отбрасывается и за прогнозное z(t) значение будет принят результат y(t) последнего измерения процесса. Если α - 1, то, наоборот, игнорируется предыстория. Обычно выбирают значение по­стоянной сглаживания а равным 0,5...0,8.

В общем случае, если в прогнозе требуется учесть все предшествующие моменту t значения от 0 до ( t- 1), в исходное выражение для результатов прогноза рекуррентно подставляют «самое себя». В результате получают следующее окончательное выражение:

, (7.44)

Вид этого последнего выражения и раскрывает суть названия «экспоненциальное» сглаживание: каждое отдельное измерение входит в окончательное выражение с весом, который экспоненциально убывает по мере удаления в ретроспективу.

Экспоненциальное сглаживание второго порядка вносит нелинейность в прогнозный результат, однако оно несколько резче реагирует на последнее изменение, что зачастую приводит к «перерегулированию». Чтобы как-то сгладить негативные последствия перерегулирования, коэффициент перед нелинейным членом назначают достаточно маленьким. Каким? Это каждый раз решают отдельно, экспериментально настраивая параметры модели на конкретный сложившийся «механизм» неопределенности. Самый незначительный из недостатков этого вида сглаживания - более сложное выражение для расчетной формулы экспоненциального сглаживания второго порядка. Формула сглаживания второго порядка имеет следующий вид:

z(t) =α₁y²(t) + αy(t) +(1- α)z(t -1). (7.45)

Сглаживание более высокого порядка, чем второй, применяется крайне редко из-за отмеченных особенностей влияния нелинейности и трудностей с определением значений параметров модели.

Покажем на простом примере, как влияют порядок экс­поненциального сглаживания и величина постоянной сглаживания на характер соответствия прогноза реалиям. Пусть объективно наблюдаемый процесс h(t) - пилообразная функция. Допустим, что на отрезке времени от 0 до 5 дней наблюдается линейный рост цены акции от некоторого условного «нуля» до значения в 5 у. д. е. (условных денежных единиц), а затем цена резко падает до начального уровня (до «нуля») и остается такой же до момента t=9. График функции h(t) представлен на рис. 7.27. [8]

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Время, недели

Процесс h(t) изменения цены акции

Рис. 7.27. - График процесса h(t) изменения цены акции

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Прогноз Z(t) изменения цены акции

Время, недели

h(t) α =0,9 α =0,5 α = 0,1

Рис.7.28. -.График результатов прогноза по методу экспоненциального сглаживания первого порядка для различных значений параметра α.

С целью прогноза цены изменений акции использовали экспоненциальное сглаживание первого и второго порядка при следующих исходных данных:

Ø постоянная α сглаживания для сглаживания первого порядка может принимать три значения {0,1; 0,5; 0,9};

Ø для сглаживания второго порядка принять α₁ - 0,02 и α = 0,8

Результаты расчетов по формуле сглаживания первого порядка представлены в табл. 7.4., а на рис. 7.28. представлены графики результатов прогноза по методу экспоненциального сглаживания первого порядка для различных значений параметра α.

Таблица 7.4.