Неопределенности отрицательно влияют на достоверность полученных на каждом этапе риск-анализа результатов и обоснованность вытекающих выводов и решений. Из-за них снижается эффективность мер по защите и управлению риском, растут совокупные издержки объектов, осуществляющих свою деятельность в условиях риска. Заметим, что данные издержки могут увеличиваться по двум основным причинам: во-первых, из-за недооценки риска (тяжести неблагоприятных событий) возрастает ущерб от них; во-вторых, при переоценке риска, как правило, увеличиваются расходы на осуществление защитных мероприятий.[ ...]
Для снижения уровня неопределенности в риск-анализе используется ряд подходов и процедур, базирующихся на сочетании формальных и неформальных подходов, принципах принятия решений, вытекающих из установок общества, сложившихся социальных реалий. Рассмотрим некоторые из этих подходов более подробно. Согласно предложению норвежского экономиста К. Борха необходимо различать следующие семь степеней неопределенности.[ ...]
Очевидно, что с увеличением степени неопределенности в проявлении событий и в оценках ущербов возрастает недостоверность показателей рисков, а следовательно, снижается обоснованность принимаемых на их базе управляющих решений. Следует отметить, что для оценки влияния неопределенности, возникающей на различных этапах риск-анализа, на обоснованность управляющих решений могут быть использованы некоторые специальные приемы, методы. Наиболее популярными среди них являются метод анализа чувствительности решения и методы имитационного моделирования.[ ...]
Для каждого из них определяются необходимые оценки риска и определяется наиболее эффективная стратегия, направленная на их снижение. Если эти оценки и соответствующие им стратегии различаются не слишком сильно, то есть все основания полагать, что неопределенность вероятности происшествия неблагоприятного события не оказывает существенного влияния на результат. Подобный подход может быть применен и по отношению к неопределенности других характеристик риска, например, оценкам ущербов и т.п.[ ...]
Методы имитационного моделирования достаточно эффективны при оценке влияния на результирующее решение неопределенностей четвертой и пятой степени. В случае неопределенности значений каких-либо характеристик риска четвертой степени с помощью, например, метода Монте-Карло могут быть сформированы различные варианты неизвестных параметров их распределений и получены рациональные (оптимальные) для них результирующие решения. При неопределенности пятой степени методы имитационного моделирования помогут оценить влияние различных вариантов законов распределения на результат.[ ...]
В конкретных исследованиях эколого-экономических рисков могут быть использованы и некоторые специальные процедуры, позволяющие уменьшить неопределенность в оценках различных параметров риска и ее влияние на выбор управляющих решений, направленных на его сокращение.[ ...]
Вернуться к оглавлению