Выбор методов и моделей принятия решений в управлении инвестиционным процессом на региональном уровне

Абрамова С.Ю., ВлГУ

Одним из важных этапов инвестиционного процесса является принятие инвестиционного решения. По мнению автора, принятие инвестиционного решения должно базироваться на сочетании современных технологий построения информационных систем с развитой аналитической частью на базе моделей крупномасштабных многоресурсных систем, методов целевого планирования и многокритериального оценивания. Это обеспечит повышение качества управления и планирования как на оперативном, так и на стратегическом уровнях (управление не только функционированием, но и развитием). Экспертный анализ проблемы целевого планирования включает важный этап целеполагания и комплексного оценивания объектов и этапов управления, использующий формализм бинарных деревьев оценок.

Существующие методики оценки программ и проектов развития муниципальных и региональных объектов, вариантов бюджета формализуют и автоматизируют, как правило, оценку отдельных аспектов рассматриваемых объектов. Объединение полученных частных оценок отдельных аспектов в единую комплексную оценку, позволяющую принять обоснованное решение, обычно производится лицами, принимающими решения неформальным путем. При этом лицам, принимающим решения, приходится давать комплексную оценку каждому из рассматриваемых объектов. Часто оцениваемых объектов бывает много, и процесс их рассмотрения затягивается на длительный период времени. За это время субъективная относительная важность отдельных аспектов комплексной оценки для лиц, принимающих решения, может измениться, и рассматриваемые объекты будут оцениваться в неравных условиях. Выбор лучших объектов (вариантов) по результатам такого оценивания будет некорректным. Отсюда следует необходимость разработки методов адекватной формализации управленческой политики лиц, принимающих решения, и создания на их основе методик автоматизированной комплексной оценки.

Существующие модели принятия решений включают не менее двух аспектов: принцип выбора и множество выбора. Весьма часто при выборе решения можно в допустимых пределах пожертвовать точностью решения задачи, если это позволяет существенно снизить трудоемкость. Лучшее решение может быть выбрано исходя из идеи «компромисса», которая является центральной в теории полезности. Мера компромисса, его характер наиболее часто измеряются (представляются) дробными числами от нуля до единицы, именуемыми весовыми коэффициентами, или коэффициентами важности критериев. Под весовыми коэффициентами понимается нормированное приращение целевой функции, приходящееся на единицу приращения частного критерия, инвариантное относительно фиксированных уровней значений по остальным критериям. Аксиоматическое определение весовых коэффициентов, – основанное на идее «симметрии», выполнено В.В. Подиновским. Знание функции ценности и весовых коэффициентов, как правило, снимает неопределенность задачи принятия решений. Полярно противоположная ситуация возникает, когда идея компромисса не проходит, т.е. нельзя компенсировать неудовлетворительные значения одного критерия путем улучшения других.

Между этими крайними ситуациями находится вся проблематика принятия решений, ибо трудности получения информации о сопоставимости (важности) критериев и оценок по ним сочетаются с низкой ее достоверностью, т. е. слабой устойчивостью при повторных опросах лица, принимающего решение, или экспертов.

В настоящее время практически отсутствуют регулярные процедуры структуризации декларированных целей. Значительное число публикаций содержат подходы к декомпозиции целей, но даже лучшие из них, например «ПАТТЕРН» и «Метод анализа иерархий» Т.Л. Саати, не содержат регулярных процедур декомпозиции. Вероятно, исключение представляет использование принципа бинарности – последовательной дихотомии – как регулярной процедуры выделения из цели главной подцели и второстепенной или двух равно важных подцелей, взаимно дополняющих друг друга, т.е. построение бинарной структуры.

Необходимо отметить, что ведущие зарубежные специалисты не публикуют регулярных процедур формирования структуры целей и критериев. Например, Маккриман предлагает для формирования критериев изучать литературу, модели системы и поведения лиц, принимающих решения. В других работах к формированию структуры целей и критериев предлагают привлекать группы экспертов. Таким образом, самым методологически необеспеченным этапом решения многокритериальных задач является этап формирования системы критериев. Если же выбранная система критериев неадекватна заданной цели, то никакие ухищрения в области построения решающих правил, определения коэффициентов относительной важности критериев не смогут компенсировать данного упущения. Вторым по важности моментом в решении многокритериальных задач является соизмерение важности отдельных критериев при получении комплексной оценки. Осуществление этого соизмерения путем вычисления коэффициентов относительной важности критериев сопряжено с большими трудностями и часто приводит к неверным результатам при оценке сложных объектов. Это вызвано тем, что экспертам очень трудно корректно определить вклад отдельных показателей при большом их числе. Кроме того, коэффициенты относительной важности могут изменяться при сопоставлении важности показателей на различных участках их шкал.

В методе векторной стратификации предлагаются способы построения системы показателей и соизмерения их важности при вычислении комплексной оценки, в большей степени свободные от перечисленных недостатков. Метод векторной стратификации основан на процедурах построения структурированного многокритериального пространства и разбиения его на заданное число упорядоченных страт (слоев). Для этого требуется задать на множестве оцениваемых объектов отношение стратификации. Это отношение для элементов одной страты (слоя) является толерантностью, а для элементов из разных слоев – отношением строгого порядка. Это означает, что внутри страты (слоя) объекты, хотя и могут отличаться по некоторым показателям, будут, тем не менее, почти равноценными. Объекты, принадлежащие к разным стратам (слоям), будут упорядочены по степени их соответствия заданной цели, важности или ценности.

Методика комплексного оценивания, построенная на основе метода векторной стратификации, отличается следующими особенностями: система критериев формируется в процессе последовательной конкретизации заданной формулировки цели путем построения бинарного дерева подцелей и уточнения имеющихся знаний о предметной области. Процесс построения дерева подцелей заканчивается формулированием однозначно понимаемых требований к средствам достижения выявленных подцелей; используемые алгоритмы обобщения оценок по частным критериям отличаются простотой, наглядностью и понятны пользователям; систему можно наращивать без существенных изменений имеющихся блоков; формализация процедур комплексного оценивания использует аппарат бинарных деревьев и логических матриц свертки оценок по локальным критериям; комплексное оценивание обеспечивает измерение степени соответствия объекта оценки сформулированному целевому назначению в ранговой шкале с возможностью ее содержательной интерпретации.

Использование метода векторной стратификации позволит значительно повысить качество принимаемых инвестиционных решений, а, следовательно, и эффективность управления инвестиционным процессом на региональном уровне.