Методы повышения точности калибровки вероятности

ПАРАДОКС РИСКА. Если организация и применяет количественный анализ рисков, то обычно это делается для принятия повседневных оперативных решений. Самые серьезные и опасные решения (чаще всего) формулируются при минимальном использовании полноценного анализа риска.

Почти все самые сложные методы анализа риска применяются при принятии простых решений, почти не влекущих серьезных негативных последствий, однако решения о слияниях, крупных инвестициях в ИТ, финансировании научных исследований и т.д. обычно формируются без этой процедуры. Почему так происходит? Может быть, из-за существующего мнения о том, что оперативные решения (одобрение кредита или расчет страховой премии) количественно оценить намного проще в отличие от действительно сложных проблем, связанных с рисками, которые с трудом поддаются точному расчету. Это серьезное заблуждение. Как я уже показал, в важных решениях нет ничего «неизмеримого».

Глава 7. Оценка стоимости информации

Главные причины тому, что информация имеет свою стоимость для бизнеса:

· информация снижает неопределенность в связи с решениями, имеющими экономические последствия;

· она влияет на поведение людей, и это также имеет экономические последствия;

· иногда информация сама обладает собственной рыночной стоимостью.

Вероятность ошибиться и цена ошибки: ожидаемые потери от упущенных возможностей

Более 50 лет назад в теории игр — области, понятной лишь посвященным, — была разработана такая формула стоимости информации, которую можно не только вывести математически, но и уяснить интуитивно. Снижение неопределенности (то есть проведение измерений) позволяет делать более удачные ставки (то есть принимать более обоснованные решения). Знать стоимость измерений необходимо, чтобы определить, как можно измерить что-либо и следует ли этим заниматься вообще.

Чтобы не усложнять, рассмотрим бинарную ситуацию: вы либо преуспеете, либо провалитесь — вариантов больше нет. Предположим, что вы заработаете 40 млн. дол., если реклама сработает, и потеряете 5 млн. дол. (затраты на проведение кампании) в другом случае. Допустим также, что ваши калиброванные эксперты говорят, что существует вероятность провала рекламы 40%. Обладая этой информацией, вы можете составить таблицу 7.1.

Таблица 7.1. Простейший пример расчета потерь от упущенных благоприятных возможностей

                                                                                Успех                  Провал

Вероятность                                                                     60%                     40%

План проведения кампании одобрен                40 млн. дол.    –5 млн. дол.

План проведения кампании отвергнут              0 дол.                 0 дол.

Потери от упущенных благоприятных возможностей (opportunity loss, OL) — это просто те затраты, которые мы понесем, если выберем путь, который окажется ошибочным. Ожидаемые потери от упущенных возможностей (expected opportunity loss, EOL) для той или иной стратегии можно рассчитать путем умножения вероятности допустить ошибку на цену ошибки. В нашем примере мы получим такие ответы:

OL (план проведения кампании одобрен)       5 млн. дол.

OL (план проведения кампании отвергнут)     40 млн. дол.

EOL (план проведения кампании одобрен)     5 млн. дол. * 40% = 2 млн. дол.

EOL (план проведения кампании отвергнут)  40 млн. дол. * 60% = 24 млн. дол.

Ожидаемые потери от упущенных благоприятных возможностей возникают из-за того, что вы не знаете, какова вероятность негативных последствий принимаемого решения. Сумей вы снизить данную неопределенность, уменьшится и EOL. Именно это и позволяет сделать измерение.

Все измерения, результаты которых имеют некую стоимость, приводят к снижению неопределенности в отношении показателя, влияющего на решение, чреватое экономическими последствиями. Чем сильнее уменьшаются ожидаемые потери от упущенных благоприятных возможностей, тем больше стоимость информации, полученной путем измерения. Разница между значениями EOL до и после измерения называется ожидаемой стоимостью информации (expected value of information, EVI).

Расчет ожидаемой стоимости информации, получаемой в ходе измерений, до их проведения требует от нас предварительной оценки ожидаемого снижения неопределенности. Иногда это бывает довольно трудно сделать из-за сложности определения некоторых переменных, но возможен и упрощенный подход. Легче всего рассчитать ожидаемую стоимость полной информации (expected value of perfect information, EVPI). Если бы существовала возможность полного устранения неопределенности, то значение EOL уменьшилось бы до нуля. Таким образом, EVPI — это просто EOL выбранного вами варианта. В нашем примере решение, принимаемое без осуществления измерений, заключается в одобрении плана проведения рекламной кампании, тогда ожидаемые потери от упущенных благоприятных возможностей составляют 2 млн. дол. Таким образом, стоимость устранения любой неопределенности относительно успешности планируемой акции просто равна 2 млн. дол. Если удается не устранить, а только уменьшить неопределенность, то ожидаемая стоимость информации несколько сокращается.

Стоимость информации

Ожидаемая стоимость информации (EVI) = Сокращение ожидаемых потерь от упущенных благоприятных возможностей (EOL): EVI = EOL (до измерений) – EOL (после измерений),
где EOL — вероятность ошибиться, умноженная на цену ошибки.

Ожидаемая стоимость полной информации (EVPI) = EOL до измерений (если информация точна и полна, то EOL после измерений равна 0).

Мы поможем в написании ваших работ!