Geum.ru

Кубанова А. К., д физ мат н., профессор

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
1   2   3   4   5
Глава 2. Объекты исследования


В настоящее время активно развиваются специализированные научные дисциплины, связанные с исследованием риска, расши­ряются области практического применения методов управления риском. Первоначально возникнув как одно из свойств обыден­ной жизни, риск стал широко трактуемым термином, близким к таким философско-методологическим понятиям как «материя», «информация», «энергия» и т.п.

В теории рисков и безопасности выделяют следующие объекты исследования (рис. 3.):
  • источники опасности и неопределенности в природе, техно­сфере, обществе, экономике (бизнесе) и политике;
  • объекты риска или безопасности (человек; образованные им социальные системы; государство как высшая форма социальной организации общества; мировое сообщество; природная среда как условие для дальнейшего устойчивого развития человечества);
  • субъекты обеспечения безопасности — человек; организации; государство; межгосударственные органы. Последние в основном формируют в целях обеспечения международной безопасности, недопущения всеобщей ядерной войны, решения глобальных про­блем современности, например глобального потепления, хотя они могут решать и частные задачи — вплоть до гражданских прав отдельного человека;
  • связи между источниками опасности и объектами безопасно­сти — происходящие в источниках опасности опасные процессы, реализующиеся в виде опасных явлений; развивающиеся в них негативные тенденции развития, приводящие к кризисам; неста­бильность деловой, правовой окружающей среды, приводящая при принятии решений в условиях неопределенности к возможности как неудачи, так и удачи;
  • системы защиты объектов риска, создаваемые субъектами обес­печения безопасности (системы личной, коллективной и глобаль­ной безопасности).

При этом все источники опасности действуют на все объекты риска (кроме «природы» на «природу», так как «природа сама себе не вредит»). Все субъекты обеспечения безопасности также могут в той или иной степени оказывать влияние на объекты риска.

Основными субъектами безопасности (см. рис. 3 ) являются: человек; ооганизации (например, правозащитные; Комитет сол­датских матерей и др.); субъекты федерации; государство (в лице органов государственной власти), решающее основную часть за­дач по обеспечению всех видов безопасности; межгосударствен­ные органы — Организация объединенных наций (ООН), Орга­низация безопасности и сотрудничества в Европе (ОБСЕ), Евро- парламент, Европейский Суд по правам человека и др.


Среда


И

Естественная (природа)

Искусственная (техносфера)

Социальная (общество)

Экономическое пространство деловая (экономика)

Правовое пространство (государство)

Геополитическое пространство (мировое сообщество)

сточники опасности и неопределен-ности





Опасные процессы и явления

Негативные тенденции и кризисы

Принятие решений в условиях неопределенности


Человек


Социальная система

Государство

Мировое сообщество

Природная среда (человечество)


Объекты

безопасности


Системы личной, коллективной и глобальной безопасности (защиты)



Человек

Организация

Государство

Межгосударственные

органы


Субъекты

обеспечения

безопасности


Рис. 3. Объекты исследований в теории рисков и безопасности


1. Соотношение неопределенности и риска

Категории «неопределенность» и «риск» играют огромную роль в окружающем нас мире в целом, а также в технике, экономиче­ских и политических отношениях, в частности. Так, будучи неотъемлемой составной частью условий хозяйственной деятель­ности, неопределенность лежит в основе множества сложных и важных экономических явлений, взаимодействие с которыми вызывает соответствующее поведение как отдельных экономиче­ских субъектов — участников производства и потребления, так и общества в целом. Особенно наглядно это проявляется в рыноч­ной экономике, для которой характерно отсутствие чрезмерно жесткой детерминированной составляющей административной системы.

Впервые на проблему экономического риска обратил внима­ние Фрэнк Найт (1921), выдвинув положение, что прибыль свя­зана с неопределенностью.

Риск в той или иной мере влияет на методологию разработки любого управленческого решения. Если исключить из него ожида­ние возможных потерь, то пропадет острота восприятия ситуации принятия решения, станут неожиданными и от этого еще более тяжелыми возможные потери.

Категория риска всегда относится к определенному объекту деятельности, цель которой заключается в достижении опреде­ленного результата. Но на возможность достижения этого резуль­тата или его величину влияют три группы факторов, а также их отклонения от номинальных значений: качества (свойства) объекта; условия функционирования объекта; способы использования объекта.

При исследованиях риска чаще всего рассматривают вторую группу факторов. К основным факторам, формирующим условия функционирования объектов, относятся природные (природно- климатические условие, географическое местоположение и т.д.); действия конкурентов или партнеров (например, возможность, характер, способы целенаправленного противодействия либо содействия); экономические, социальные, экологические и дру­гие ограничения.

Существуют различные точки зрения на соотношение неопре­деленности и риска:
  1. риск обусловлен неопределенностью. Под неопределенностью в этом случае понимают неполное или неточное представление о значениях различных параметров в будущем, порождаемое непол­нотой и (или) неточностью информации об условиях реализации решения, в том числе связанных с ними затратах и результатах, и другими причинами. (Согласно определению Ожегова «неопреде­ленный» — точно не установленный.) Неопределенность связана с возможностью возникновения в ходе реализации решения не­благоприятных ситуаций и последствий, что приводит к риску;
  2. ситуация риска — это разновидность неопределенности, когда наступление событий вероятно и объективно существует возможность оценить их вероятность. Разница между риском и неопределенностью относится к способу задания информации и определяется наличием (в случае риска) или отсутствием (при неопределенности) вероятностных характеристик неконтролиру­емых переменных. Эти различия учитываются в математической теории исследования операций, где различают задачи принятия решений при риске и соответственно в условиях неопределенно­сти.



Неопределенности


Для практических целей анализа риска будем использовать клас­сификацию неопределенностей результата деятельности по мес­тоположению относительно рассматриваемого объекта, источни­ку, вероятности наступления рассматриваемого события и факто­рам возникновения (рис. 4).






По местоположению относительно рассматриваемого объекта


По источнику

По факторам возникновения

По вероятности наступления события









Внешние


«Природная»


Природные

Полная неопределен-ность




Внутренние


«Метрологи-ческая»


Технические

Частичная (вероятностная) неопределен-ность




Поведенческая


Экономические


Полная определенность




Целевая


Политические




Рис. 4. Классификация неопределенностей


Факторы по отношению к исследуемому объекту могут быть внешними и внутренними. Внешние факторы отражают влияние внешней среды, способствуя успешному проведению операции (полезные факторы) или противодействуя успеху операции (вред­ные факторы). Внутренние факторы отражают взаимовлияние дви­жущих сил внутри объекта на процесс и результат деятельности. Соответственно неопределенности по их местоположению относи­тельно рассматриваемого объекта подразделяют на внешние и внут­ренние, связанные соответственно с его внешней и внутренней средой.

Внешняя среда — это макроокружение и непосредственное окру­жение, в котором функционирует объект. Например, для органи­зации среда включает экономическую, правовую, технологиче­скую, социальную, политическую и другие составляющие. В нее включают поставщиков, потребителей продукции и услуг орга­низации, конкурентов, с которыми организация взаимодейству­ет в процессе функционирования.

Внутреннюю среду образуют персонал организации и ее струк­тура, производство, финансовое обеспечение деятельности, мар­кетинг, организационная культура, сложившаяся в организации система ценностей, традиции, социально-психологическая обста­новка, стиль руководства.

По источнику выделяют следующие составляющие неопреде­ленности информации:

«природную», обусловленную неполнотой информации, свя­занной с тем, что в силу объективных причин не все влияющие на результат решения факторы контролируются и прогнозируют­ся, а значит, должны рассматриваться как случайные;

«метрологическую», обусловленную погрешностями в опреде­лении (измерении) значений влияющих факторов; поведенческую; целевую.

Источником «природной» неопределенности при принятии ре­шений является большое число обстоятельств, учесть которые невозможно, а их совокупное действие приводит к не вполне пред­сказуемым результатам. «Природная» неопределенность связана с невозможностью предвидения в определенной мере результата деятельности, так как в сходных условиях вследствие совместного влияния большого числа случайных факторов результаты одного и того же события могут быть различными. Применительно к хо­зяйственной деятельности можно выделить следующие факторы: флуктуации в природной среде — климатические, погодные условия, стохастический характер природных процессов, време­ни, места и силы опасных природных явлений, которые могут при­вести к стихийным бедствиям и оказать негативное влияние на функ­ционирование и развитие социально-экономической ситуации;

негативные стохастические процессы в техносфере, связанные с надежностью процессов производства (отказами) и эпизоди­чески возникающими опасными техногенными явлениями (по­жары, взрывы и т.д.);

в обществе — нестабильность социально-политической ситуа­ции и неопределенность перспектив ее изменения;

в экономике — нестабильность деловой окружающей среды, неизмеримо возросшей в процессе экономической глобализации с увеличением числа субъектов деятельности, внедрением совре­менных информационных технологий и большей открытостью;

вероятностный характер научно-технического прогресса (НТП), когда известно его направление, а последствия научных откры­тий известны лишь в широких пределах. При этом затраты на НТП растянуты во времени;

нестабильность внутренней среды организации (размер мате­риальных, финансовых и трудовых ресурсов на момент реализации принятого решения и т.д.).

Источники «метрологической» неопределенности — неточность информации об объекте принятия решения, например, недо­статочная осведомленность о военном потенциале противостоя­щего государства, о величине спроса на товары, услуги и капи­тал; о финансовой устойчивости и платежеспособности клиен­тов, партнеров, конкурентов; о ценах, курсах, тарифах, диви­дендах; о возможностях и надежности оборудования; о позиции, образе действий и возможных решениях конкурентов и др. Такая информация в практической деятельности является разнород­ной, неточной, неполной и искаженной. Чем ниже качество ин­формации, используемой при принятии решений, тем существен­нее возможное отклонение фактического результата деятельно­сти от ожидаемого и выше возможность потерь от ошибочных решений.

Поведенческая неопределенность возникает при наличии конф­ликтных ситуаций, противоборствующих тенденций, столкновении противоречивых интересов — войны; межнациональных конфлик­тах; конкуренции; разных позиций в инновационном процессе раз­работчиков (инициативы), проектировщиков (содействия), пользо­вателей (бездействия), изготовителей (противодействия).

Принятие более рациональных решений в этих случаях требует использования специфического математического аппарата теории игр.

Целевая неопределенность возникает в многоцелевых задачах, требующих многокритериального выбора оптимальных решений. По факторам возникновения неопределенности подразделяются: на природные; технические;

экономические (коммерческие), обусловленные изменениями в экономике предприятия или страны. К ним относятся: неопре­деленность рыночного спроса и предложения, слабая предсказуе­мость рыночных цен, неопределенность действий партнеров, не­достаточность информации о действиях конкурентов и т.д.;

политические, обусловленные изменением политической об­становки, влияющей на хозяйственную деятельность.

По вероятности наступления рассматриваемого события и воз­можности ее определения рассматривают три ситуации, широко используемые в практических задачах принятия решений:

полной неопределенности (например, времени, места и силы негативного события), когда определена лишь область изменения изучаемой величины;

частичной (вероятностной) неопределенности, если известна, например, частота и, следовательно, вероятность негативного события заданной силы в фиксированном месте. Неопределенность такого характера имеет место, если может быть установлено веро­ятностное распределение, т.е. существует возможность накопить

и обработать большое количество статистической информации, обеспечивающей репрезентативность анализируемых выборок;

полной определенности, которая является чаще всего допуще­нием, принимаемым для упрощения расчетов. Следует иметь в виду, что принятие решений на основе анализа, выполненного по детерминистским моделям в предположении, что влияющие факторы известны точно, может привести к потерям из-за оши­бок 1-го и 2-го рода, а попытка учета случайного разброса уров­ней этих факторов значительно усложняет процесс выбора раци­онального решения.

На следующем рисунке в упрощенной форме представлена схема принятия решения.


Среда

S

Решения

D



Решения

R

Здесь S - множество состояний среды, D - множество возможных решений, R - множество всевозможных результатов. На результат оказывает влияние как наше решение, так и состояние среды. Таким образом, математическая модель рассматриваемой ситуации есть отображение; : × --> , сопоставляющее состоянию среды s и решению d результат r=M(s,d).

Состояние среды является, как правило, неопределенным, и описывается в рамках теории риска какой-либо вероятностной моделью: говорят, что на S задано вероятностное распределение. Посредством отображения М оно при каждом решении d из D порождает распределение на R. Таким образом, каждому решению соответствует свое распределение на множестве результатов, и выбор оптимального решения сводится к выбору “наилучшего” распределения на R.

Пример

Рассмотрим следующий простой пример. Пикник можно провести на открытом воздухе, в лесу или дома. На природе, конечно, лучше, но если пойдет дождь, то пикник будет испорчен. В этом примере среда может находиться в одном из двух состояний: "дождь", "сухо". Множество решений также состоит из двух элементов: "лес", "дом". Пусть распределение на S задано так: вероятность того, что пойдет дождь, равна 0.3 (и, значит, вероятность сухой прекрасной погоды равна 0.7). Пусть множество результатов состоит из четырех элементов ("отвратительно", " плохо", "средненько", "отлично"), а отображение M устроено следующим образом:

M (дождь, лес) = отвратительно;

М (дождь, дом) = плохо;

М (сухо, лес) = отлично;

М (сухо, дом) = средненько.


Если мы выберем решение провести пикник в лесу, то на множестве результатов будет порождено распределение, приведенное в следующей таблице:

Значение
отвратительно
плохо
средненько
отлично

Вероятность
0.3
0
0
0.7

Решение же провести пикник дома породит такое распределение:

Значение
отвратительно
плохо
средненько
отлично

Вероятность
0
0.3
0.7
0



Принятие оптимального решения в данном случае означает выбор наилучшего из приведенных выше распределений. Стандартная процедура выбора состоит в приписывании каждому из результатов числового значения, трактуемого как его "полезность", с последующей максимизацией ожидаемой (средней) полезности. Если мы оценим полезность результатов так, как описано в следующей таблице:


Значение
Полезность

отвратительно
0

плохо
2

средненько
5

отлично
10



то получим следующие значения для ожидаемой полезности решений:
  • и (дом) = 0.3*2 + 0.7*5=4.1;
  • и (лес) = 0.3*0 + 0.7*10=7.

В данном случае решение провести пикник в лесу имеет большую ожидаемую

полезность, оно и принимается.

Интересно проследить, как изменится решение при изменении информации о возможных состояниях среды. Пусть вероятность дождя равна 0.8 (и, следовательно, вероятность сухой погоды равна 0.2). Тогда вычисление ожидаемых полезностей дает:
  • и(дом) = 0.8*2 + 0.2*5 = 2.6,
  • и(лес) = 0.8*0 + 0:2* 10 = 2,

и оптимальным является уже решение о проведении пикника дома.

В описанной схеме на выбранное решение оказывает влияние не только распределение на множестве состояний среды, но и значения полезности, приписываемые каждому из результатов.


Показатели риска

Исторически первым для измерения риска использовался под­ход, основанный на измерении убытков в неблагоприятной ситу­ации (описывается в книге «Логика, искусство мыслить», издан­ной во французском монастыре Порт-Рояль в 1662 г.). Простей­шей мерой риска при таком подходе является пара: вероятность Q неблагоприятного события и последствия w при его наступлении. Оба показателя могут быть мультипликативным образом объеди­нены в один: R = Qw, что позволяет сравнивать ситуации с раз­личными последствиями и вероятностями их наступления. Ис­пользовать вероятность потерь как количественную оценку риска впервые предложил французский математик А. Муавр в начале XVIII в.

Существование субъективной составляющей риска потребова­ло привлечения новых измерителей, к которым можно отнести лингвистические переменные и субъективную вероятность.

В рамках концепции риска как опасности в зависимости от воз­можности формализации задачи и имеющейся исходной инфор­мации используют следующие показатели:

-количественные;

-качественные, которые применяют тогда, когда отсутствует возможность количественных оценок (необходимые статистика, модели). Для их определения используют экспертное оценивание.

Различные количественные и качественные показатели необ­ходимы для обеспечения сравнимости степени риска для челове­ка, различных социальных систем, видов деятельности, причин (источников опасности), обоснованного и рационального выбора для реализации проектов при наличии альтернатив.


2.Количественные показатели.

Количественно риск чаще всего определяется как возможность реализации опасности чего-либо,

возможность наступления событий с отрицательными последстви­ями, т.е. характеризуется совокупностью двух свойств:

1) возможностью причинения вреда. Поэтому риск часто связы­вают с размером w ущерба от негативного события или опасного явления, как правило, в натуральном (число пострадавших и по­гибших, размер зоны действия опасных факторов) или стоимо­стном выражении. Различают ущерб от реального (проводят оценку фактического ущерба) и гипотетического негативного события. Если рассматривают гипотетическое негативное событие, то о соответствующих видах ущерба говорят как о предполагаемых.

Для различных сценариев развития опасного явления в проис­шествие расчетным методом прогнозируют различные значения ущерба. В результате влияния на размер ущерба большого числа случайных факторов в задачах прогноза рассматривают случай­ную величину ущерба W, описываемую функцией распределения F(w) = P { W< w) (см. рис. 5).




Рис. 5 Плотность распределения вероятностей возможного результата операции; сплошная линия — условная плотность распределения веро­ятностей возможных потерь f(w) =f(v/v < vрасч) — кривая риска; wприемл — размер приемлемого ущерба




Статистические данные об ущербе в реально совершившихся происшествиях на некотором временном интервале образуют выборку из генеральной совокупности, опи­сываемую соответствующей статистической функцией распреде­ления;

2) неопределенностью наступления опасного события. Если на­ступление события закономерно, то его вероятность равна 1 и риска нет; если события на рассматриваемом интервале времени являются массовыми и, значит, вполне предсказуемыми, то ве­роятность их наступления за рассматриваемый интервал времени приближается к 1. Тогда риска также нет, хотя ущерб есть. Однако если роль играет и разброс ущерба, то риск все же имеется, а для его измерения используют показатели неопределенности.


Области применения показателей риска

Концепция риска
Вероятность Q негативного события
Показатель

Как неопределенность
< 1
P(W>w3)

Как опасность
<< 1
Q




Чаще всего понятие риска связывают с возможностью наступ­ления сравнительно редких событий. Под редкими по­нимают такие события, математическое ожидание а числа кото­рых за интервал времени ∆t мало, т.е. удовлетворяет неравенству a(∆t) << 1 (практически a(∆t) < 0,1). При этом риск часто отожде­ствляют с вероятностью Q(∆t) наступления этих событий за ин­тервал времени ∆t (как правило, за год). Вероятность Q(∆t) вы­ступает в этом случае как мера (показатель) риска, удобная при сравнении рисков для одного объекта (субъекта) от различных событий или для разных объектов (субъектов) в типовых для них условиях функционирования (деятельности) и однородными по­следствиями проявления опасности.

Если в течение года произошло N опасных явлений, то ущерб от них оценивают по формуле


W = i (1)


а прогноз может быть дан по формуле


= a(∆t), (2)

где wi, — ущерб от i-го опасного явления;  — средний ущерб. Для редких событий формула (2) определяет риск: R = . Допустим, поток опасных событий является простейшим пуассоновским. Тогда вероятность наступления на интервале време­ни ∆t хотя бы одного события определяется по формуле

 = 1 – exp[-a(∆t)],


где a(∆t) = λ∆t, λ — частота опасных явлений, 1/лет.


Для редких событий, т.е. при a(∆t) << 1, получим Q(∆t) ≈ a(∆t). Если ∆t равно 1 году, то Q(∆t) ≈ λ . Следовательно, показателем риска будет математическое ожидание (среднее значение) ущерба от опасного явления за 1 год:

R = (Hi)wi = Q(∆t) (3)

где P(H1) = Q(∆t); Р(Н0) = 1 – Q(∆t)\ w1 = ; w0 = 0;  - средний ущерб в случае реализации опасного явления.

Для редких событий формула (2) совпадает с выражением (3), т.е. риск оценивается произведением вероятности сверше­ния неблагоприятного (для рассматриваемого объекта) события на его последствия для этого объекта.

Таким образом, показателем риска в рамках концепции риска как опасности, применимым для любых N, является выражение:


Показатель риска = Частота[]  Средний ущерб[].


Из приведенных соотношений следует, что независимыми переменными, по которым оценивается риск, являются время t и ущерб w, а для оценки (прогноза) риска необходимо определять частоту реализаций опасных явлений и ущерб от них. Для опреде­ления основных компонент риска необходимо рассматривать рас­пределение опасных явлений во времени и по ущербу.


Пример. Рассматриваются два варианта системы энергоснабжения объекта. Вероятность аварии для первого составляет 10-1 1/год, а второ­го 10-3 1/год. Возможный ущерб в случае аварии первой системы со­ставляет 2 млн. р., а второй — 100 млн. р. Какой проект предпочтительнее с точки зрения безопасности?

Экономический риск при эксплуатации первой системы составляет R1 = Q1w1 = 10-1 аварий в год  2 млн. р. на 1 аварию = 200 тыс. р. в год. Соответственно для второго варианта R2 = Q2w2 = 10-3 аварий в год  100 млн. р. на 1 аварию = 100 тыс. р. в год. Так как R21, то второй вариант предпочтительнее.

Качественные показатели.

Составить модели для вероятности реализации негативного события и стоимостного выражения раз­личных ущербов для всех объектов воздействия весьма затрудни­тельно. Поэтому на практике часто используют качественные ме­тоды, основанные на установлении категорий вероятности (реа­лизуемости) и последствий, а затем присвоении каждой катего­рии определенного рейтинга (табл. 1, 2). Сочетая две эти моде­ли, можно построить матрицу качественно-количественных ха­рактеристик собственно риска R= Qw (табл. 3. ), элементы кото­рой для рассматриваемого объекта получают перемножением зна­чений компонент, составляющих риск.

Величины риска R как произведения Qw также можно подраз­делить условно на пять категорий, например, как в табл. 4 , а так­же выделить области безусловно допустимых, приемлемых и чрез­мерных рисков.


Таблица 1



Качественная характеристика последствий происшествий (применительно к экологически опасным объектам)

Уровень послед­ствий (рей­тинг), баллы
Степень послед­ствий
Описание последствий
Соответствующая количественная оценка ущерба w, долл.*/авария

1
Незначи­тельные
Отсутствие травм, незначи­тельные повреждения, вы­бросы, сбросы
< 103

2
Малые
Малые повреждения, незна­чительные травмы, быстрая ликвидация последствий собственными силами
103-104

Уровень послед­ствий (рей­тинг), баллы
Степень послед­ствий
Описание последствий
Соответствующая количественная оценка ущерба w, долл.*/авария

3
Умерен­ные
Повреждения средней тяже­сти, несущественные нару­шения функций объекта, травмы с временной поте­рей трудоспособности, на­личие аварийных сбросов, выбросов
104-105

4
Значи­тельные
Несчастные случаи с дли­тельной потерей трудоспо­собности, небольшие разру­шения, существенные нару­шения функций объекта, значительные аварийные сбросы, выбросы
105-106

5
Катаст­рофиче­ские
Смертельные случаи, значи­тельные разрушения, пол­ное нарушение функций объекта, ликвидация по­следствий требует значи­тельных ресурсов
Больше 106






Таблица 2

Характеристика реализуемости рисков

Уровень реализуемости (рейтинг)
Степень реа­лизуемости
Описание реализуемости
Соответствующая ко­личественная оценка вероятности события Q, 1/год

1
Невероятно
Событие может прои­зойти только в исклю­чительных обстоятель­ствах. Можно полагать, что оно не произойдет за все время существо­вания системы

Меньше 10-3

2
Малове­роятно
Событие может слу­читься, но весьма ред­ко, т.е. вряд ли прои­зойдет за время сущест­вования системы, но его нельзя исключать из рассмотрения
0,001-0,01

3
Вероятно
Может произойти в не­которых случаях(проис­ходит в среднем один раз на протяжении вре­мени существования системы)
0,01-0,1

4
Весьма вероятно
Вероятно будет проис­ходить в большинстве обстоятельств (происхо­дит несколько раз на протяжении времени су­ществования системы)
0,1-0,5

5
Почти на­верняка
Ожидается, что событие будет происходить при всех обстоятельствах. Для системы происхо­дит достаточно часто на протяжении времени ее существования
Больше 0,5


Таблица 3

Матрица качественно-количественных характеристик риска

Реализуемость, баллы
Последствия, баллы

1
2
3
4
5

1
1
2
3
4
5

2
2
4
6
8
10

3
3
6
9
12
15

4
4
8
12
16
20

5
5
10
15
20
25


Таблица 4

Характеристика риска

Категория
R
Необходимое действие
Приемлемость

Экстремальный
>20
Необходимы немедленные действия
Недопустимый (чрезмерный)

Высокий
15-20
Необходимо повышенное внимание высшего руковод­ства и ответственных лиц

Средний
10-15
Необходимо определение ответственных лиц
Ограниченно

допустимый

(приемлемый)

Низкий
5-10
Применяются обычные процедуры управления

Пренебрежимый
<5
—
Безусловно допустимый



В табл. 3 области безусловно допустимых, огра­ниченно допустимых и недопустимых рисков выделены соответ­ственно светлым, серым и темным фоном (по аналогии со свето­фором это соответствует «зеленой», «желтой» и «красной» облас­тям деятельности).

Пример Необходимо принять решение на управление риском ава­рий в одном из цехов нефтеперерабатывающего завода. Обработка суж­дений экспертов дала значение реализуемости аварии, равное 3,2, а по­следствий — 3,8. Тогда количественно-качественная оценка риска — 11,4. Следовательно, в соответствии с табл. 3.6 применительно к данному цеху необходимо определение ответственных лиц.

В зависимости от величины рисков можно проводить их приоритезацию, т. е. расстановку по порядку. Это необходимо для уста­новления последовательности реализации мер защиты и соответ­ствующего распределения средств (инвестиций) на их выполне­ние.