3.3. Вероятностно-статистические методы принятия решений

3.3.1.Эконометрические методы принятия решений в контроллинге
 
	Эконометрика в контроллинге. О принятии решений в контроллинге уже не раз говорилось. Поэтому обсуждение проблем использования вероятностно-статистических методов в теории принятия решений естественно начать с проблематики контроллинга. 	Контроллеру нужна разнообразная информация, нужны удобные инструменты ее анализа. Следовательно, информационная поддержка контроллинга необходима для успешной работы контроллера. Без современных компьютерных инструментов анализа и управления, основанных на продвинутых эконометрических и экономико-математических методах и моделях, невозможно эффективно принимать управленческие решения. Недаром специалисты по контроллингу большое внимание уделяют проблемам создания, развития и применения компьютерных систем поддержки принятия решений. 
	Высокие статистические технологии и эконометрика - неотъемлемая часть любой современной системы поддержки принятия решений. Используемые термины требуют пояснений. Высокие статистические технологии - это процедуры анализа статистических данных, основанные на последних достижениях прикладной математической статистики. О них – несколько позже.
	Что такое эконометрика? Согласно Большому Энциклопедическому словарю (М.: Изд-во «Большая Российская Энциклопедия», 1997), эконометрика – наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Эконометрические методы - это прежде всего методы статистического анализа конкретных экономических данных, естественно, с помощью компьютеров [1]. В нашей стране они пока сравнительно мало известны, хотя именно в России уже полтора столетия активно работает наиболее мощная (в мире) научная школа в области основы эконометрики – теории вероятностей. 
Статистические (эконометрические) методы используются в зарубежных и отечественных экономических и технико-экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту). Применение прикладной статистики и других эконометрических методов дает заметный экономический эффект. Например,  в США - не менее 20 миллиардов долларов ежегодно только в области статистического контроля качества. В 1988 г. затраты на статистический анализ данных в нашей стране оценивались в 2 миллиарда рублей ежегодно. Согласно расчетам сравнительной стоимости валют на основе потребительских паритетов, эту величину можно сопоставить с 2 миллиардами долларов США. Следовательно, объем отечественного "рынка статистических и эконометрических услуг" был на порядок меньше, чем в США, что совпадает с оценками и по другим показателям, например, по числу специалистов. 
	В мировой науке эконометрика занимает достойное место. Об этом свидетельствует, например, присуждение Нобелевских премий по экономике. Их получили эконометрики Ян Тильберген, Рагнар Фриш, Лоуренс Клейн, Трюгве Хаавельмо. В 2000 г. к ним добавились еще двое - Джеймс Хекман и Дэниель Мак-Фадден. Выпускается ряд научных журналов, полностью посвященных эконометрике, в том числе: Journal of Econometrics (Швеция), Econometric Reviews (США), Econometrica (США), Sankhya (Indian Journal of Statistics. Ser.D. Quantitative Economics. Индия), Publications Econometriques (Франция), электронный еженедельник "Эконометрика" (Россия).  Публикуются также масса книг и статей в иных изданиях. Действуют национальные и международные эконометрические общества, объединяющие десятки тысяч специалистов.
	А что у нас? База для успешного развития и применения эконометрики есть. Так, только в секции “Математические методы исследования” журнала “Заводская лаборатория” за последние 35 лет напечатано более 1000 статей по высоким статистическим технологиям и их применениям. Однако в нашей стране по ряду причин эконометрика не была сформирована  как  самостоятельное  направление научной и практической деятельности, в отличие, например, от Польши, не говоря уже об англосаксонских странах. Польша стараниями известного экономиста Оскара Ланге и его коллег покрыта сетью эконометрических "институтов" (в российской терминологии - кафедр вузов). В результате - специалистов по эконометрике у нас на порядок меньше, чем в США и Великобритании (Американская статистическая ассоциация включает более 20000 членов).
 	В настоящее время в России начинают развертываться теоретические и практические эконометрические исследования, а также положено начало распространению обучения этой дисциплине. Преподавание эконометрики ведется в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ), на экономическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова и еще в нескольких экономических учебных заведениях. Среди технических вузов МГТУ им. Н.Э.Баумана имеет в настоящее время приоритет в развитии и преподавании эконометрики. 
	Высокие статистические технологии в эконометрике. Особый интерес представляют эконометрические применения высоких статистических технологий. Речь идет об их применении для анализа конкретных экономических данных, прежде всего в контроллинге).
	Может возникнуть естественный вопрос: зачем нужны высокие статистические технологии, разве недостаточно обычных статистических методов? Исследователи в области эконометрики считают (и доказывают своими теоретическими и прикладными работами), что совершенно недостаточно. Так, многие данные в реальной социально-экономической деятельности, а потому и в информационных системах поддержки принятия решений имеют нечисловой характер, например, являются словами или принимают значения из конечных множеств (выбор происходит из конечного числа градаций). Нечисловой характер имеют и упорядочения, которые дают эксперты или менеджеры, например, выбирая главную цель предприятия, следующую по важности и т.д., сравнивая образцы продукции с целью выбора наиболее подходящего для запуска в серию и др. Значит, для контроллинга нужна статистика нечисловых данных. Далее, многие величины известны не абсолютно точно, а с некоторой погрешностью - лежат в пределах от одной границы до другой. Другими словами, исходные данные - не числа, а интервалы. Это -следствие общеинженерного утверждения: любое измерение проводится с погрешностями. Следовательно, контроллеру нужна статистика интервальных данных. Ниже мы показываем, что мнения людей естественно описывать в терминах теории нечеткости. Значит, контроллеру нужна статистика нечетких данных. Ни статистики нечисловых данных, ни статистики интервальных данных, ни статистики нечетких данных нет и не могло быть в классической статистике. Все это - высокие статистические технологии. Разработанные за последние 10-30 лет, они основаны на последних достижениях прикладной математической статистики. А обычные курсы по общей теории статистики и по классической математической статистике разбирают научные результаты, полученные в первой половине ХХ века.
	Важная часть эконометрики - применение высоких статистических технологий к анализу конкретных экономических данных. Такие исследования зачастую требуют дополнительной теоретической работы по "доводке" статистических технологий применительно к конкретной ситуации. Большое значение для контроллинга имеют не только общие методы, но и конкретные эконометрические модели, например, вероятностно-статистические модели тех или иных процедур экспертных оценок или экономики качества, имитационные модели деятельности организации. И конечно, такие конкретные применения, как расчет и прогнозирование индекса инфляции. Сейчас уже многим специалистам ясно, что годовой бухгалтерский баланс предприятия может быть использован для оценки его финансово-хозяйственной деятельности только с привлечением данных об инфляции. Различные области экономической теории и практики еще далеко не согласованы. При оценке и сравнении инвестиционных проектов принято использовать такие характеристики, как чистый приведенный доход, внутренняя норма доходности, основанные на учете изменения стоимости денежной единицы во времени (учет осуществляется с помощью дисконтирования). А при анализе финансово-хозяйственной деятельности организации на основе данных бухгалтерской отчетности про необходимость дисконтирования "забывают". Эта ошибочная практика объясняется тем, что основы бухгалтерской науки и практики были заложены во времена отсутствия инфляции.
	Бесспорно, что экономисты, менеджеры и инженеры, прежде всего специалисты по контроллингу, должны быть вооружены современными средствами информационной поддержки, в том числе высокими статистическими технологиями и эконометрикой. Очевидно, преподавание должно идти впереди практического применения. Ведь как применять то, чего не знаешь?
	Один раз - в 1990-1992 гг. отечественные специалисты по эконометрике уже обожглись на недооценке необходимости предварительной подготовки тех, для кого предназначены современные компьютерные средства. Всесоюзной статистической ассоциацией и Всесоюзным центром статистических методов и информатики Центрального правления Всесоюзного экономического общества была разработана система диалоговых программных систем обеспечения качества продукции. Их созданием руководили ведущие специалисты страны. Но распространение шло на 1-2 порядка медленнее, чем ожидалось (единицы и десятки продаж вместо сотен и тысяч). Причина стала ясна не сразу. Как оказалось, работники предприятий просто не понимали возможностей разработанных систем, не знали, какие задачи можно решать с их помощью, какой экономический эффект они дадут. А не понимали и не знали потому, что в вузах и после вузов никто их не учил статистическим методам управления качеством. Без такого систематического обучения нельзя обойтись - сложные концепции "на пальцах" за пять минут не объяснишь.
	Есть и противоположный пример - положительный. В середине 1980-х годов в советской средней школе ввели новый предмет "Информатика". И сейчас молодое поколение превосходно владеет компьютерами, мгновенно осваивая быстро появляющиеся новинки, и этим заметно отличается от тех, кому за 30-40 лет. Если бы удалось ввести в средней школе курс вероятности и статистики - а такой курс есть в Японии и США, Швейцарии, Кении и Ботсване, почти во всех странах мира (см. подготовленный ЮНЕСКО сборник докладов [2]) - то ситуация могла бы быть резко улучшена. Надо, конечно, добиться, чтобы такой курс был построен на высоких эконометрических (статистических) технологиях, а не на низких. Другими словами, он должен отражать современные достижения, а не концепции пятидесятилетней или столетней давности.
	Вполне закономерно, что в деятельности российского объединения профессионалов в области контроллинга - "Общества контроллеров" - выделено направление, посвященное применению высоких статистических технологий и эконометрики в контроллинге, а также обучению основам этого направления при подготовке и переподготовке контроллеров.
	Статистические технологии применяют для анализа данных двух принципиально различных типов. Один из них - это результаты измерений различных видов, например, результаты управленческого или бухгалтерского учета, данные Госкомстата и др. Короче, речь идет об объективной информации. Другой - это оценки экспертов, на основе своего опыта и интуиции делающих заключения относительно экономических явлений и процессов. Очевидно, это - субъективная информация. Стабильная экономическая ситуация позволяет рассматривать длинные временные ряды тех или иных экономических величин, полученных в сопоставимых условиях. В подобных условиях данные первого типа вполне адекватны. В быстро меняющихся условиях приходятся опираться на экспертные оценки. Такая новейшая часть эконометрики, как статистика нечисловых данных, была создана как ответ на запросы теории и практики экспертных оценок [3]. 
	Для решения каких экономических задач может быть полезна эконометрика? Практически для всех, использующих конкретную информацию о реальном мире. Только чисто абстрактные, отвлеченные от реальности исследования могут обойтись без нее. В частности, эконометрика необходима для прогнозирования, в том числе поведения потребителей, а потому и для планирования. Выборочные исследования, в том числе выборочный контроль, основаны на эконометрике. Но планирование и контроль - основа контроллинга [4, 5]. Поэтому эконометрика - важная составляющая инструментария контроллера, воплощенного в компьютерной системе поддержки принятия решений. Прежде всего оптимальных решений, которые предполагают опору на адекватные эконометрические модели. В производственном менеджменте это может означать, например, использование оптимизационных эконометрических моделей типа тех, что применяются при экстремальном планировании эксперимента (они позволяют повысить выход полезного продукта на 30-300%).
	Высокие статистические технологии в эконометрике предполагают адаптацию применяемых методов к меняющейся ситуации. Например, параметры прогностического индекса меняются вслед за изменением характеристик используемых для прогнозирования величин. Таков метод экспоненциального сглаживания. В соответствующем алгоритме расчетов  значения временного ряда используются с весами. Веса уменьшаются по мере удаления в прошлое. Многие методы дискриминантного анализа основаны на применении обучающих выборок. Например, для построения рейтинга надежности банков можно с помощью экспертов составить две обучающие выборки - надежных и ненадежных банков. А затем с их помощью решать для вновь рассматриваемого банка, каков он - надежный или ненадежный, а также оценивать его надежность численно, т.е. вычислять значение рейтинга. 
	Один из способов построения адаптивных эконометрических моделей - нейронные сети [6]. При этом упор делается не на формулировку адаптивных алгоритмов анализа данных, а - в большинстве случаев - на построение виртуальной адаптивной структуры. Термин "виртуальная" означает, что "нейронная сеть" - это специализированная компьютерная программа, "нейроны" используются лишь при общении человека с компьютером. Методология нейронных сетей идет от идей кибернетики 1940-х годов. В компьютере создается модель мозга человека (весьма примитивная с точки зрения физиолога). Основа модели - весьма простые базовые элементы, называемые нейронами. Они соединены между собой, так что нейронные сети можно сравнить с хорошо знакомыми экономистам и инженерам блок-схемами. Каждый нейрон находится в одном из заданного множества состояний. Он получает импульсы от соседей по сети, изменяет свое состояние и сам рассылает импульсы. В результате состояние множества нейтронов изменяется, что соответствует проведению эконометрических вычислений. 
	Нейроны обычно объединяются в слои (как правило, два-три). Среди них выделяются входной и выходной слои. Перед началом решения той или иной задачи производится настройка. Во-первых, устанавливаются связи между нейронами, соответствующие решаемой задаче. Во-вторых, проводится обучение, т.е. через нейронную сеть пропускаются обучающие выборки, для элементов которых требуемые результаты расчетов известны. Затем параметры сети модифицируются так, чтобы получить максимальное соответствие выходных значений заданным величинам.
	С точки зрения точности расчетов (и оптимальности в том или ином эконометрическом смысле) нейронные сети не имеют преимуществ перед другими адаптивными эконометрическими системами. Однако они более просты для восприятия. Надо отметить, что в эконометрике используются и модели, промежуточные между нейронными сетями и "обычными" системами регрессионных уравнений (одновременных и с лагами). Они тоже используют блок-схемы, как, например, универсальный метод моделирования связей экономических факторов ЖОК [1]. 
	Заметное место в математико-компьютерном обеспечении принятия решений в контроллинге занимают методы теории нечеткости (по-английски - fuzzy theory, причем термин fuzzy переводят на русский язык по-разному: нечеткий, размытый, расплывчатый, туманный, пушистый и др.). Начало современной теории нечеткости положено работой Л.А.Заде  1965г., хотя истоки прослеживаются со времен Древней Греции [3,7] Это направление прикладной математики получило бурное развитие. К настоящему времени по теории нечеткости опубликованы тысячи книг и статей, издается несколько международных журналов (больше половины - в Китае и Японии), постоянно проводятся международные конференции. В области теории нечеткости выполнено достаточно много как теоретических, так и прикладных научных работ, практические приложения дали ощутимый технико-экономический эффект. 
	Основоположник рассматриваемого научного направления Лотфи А. Заде рассматривал теорию нечетких множеств как аппарат анализа и моделирования гуманистических систем, т.е. систем, в которых участвует человек. Его подход опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от "принадлежности" к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен. В настоящее время методы теории нечеткости используются почти во всех прикладных областях, в том числе при управлении качеством продукции и технологическими процессами.
	Нечеткая математика и логика - мощный элегантный инструмент современной науки, который на Западе и на Востоке (в Японии, Китае) можно встретить в программном обеспечении десятков видов изделий - от бытовых видеокамер до систем управления вооружениями. В России он был известен с начала 1970-х годов. Однако первая монография российского автора по теории нечеткости [7] была опубликована лишь в 1980 г. В дальнейшем раз в год всесоюзные конференции собирали около 100 участников - по мировым меркам немного.
	При изложении теории нечетких множеств обычно не подчеркивается связь с вероятностными моделями. В нашей стране в середине 1970-х годов установлено [3,7], что теория нечеткости в определенном смысле сводится к теории случайных множеств, хотя эта связь и имеет, возможно, лишь теоретическое значение. В США подобные работы появились лет на пять позже. 
	Профессионалу в области контроллинга полезны многочисленные интеллектуальные инструменты анализа данных, относящиеся к высоким статистическим технологиям и эконометрике.
	Эконометрические методы в контроллинге. Обсудим подробнее, что может дать эконометрика контроллеру, какие инструменты анализа данных она может предложить для решения типовых задач, стоящих перед контроллером. 
	Проблемы такого рода - а именно, что может дать эконометрика той или иной области, какие средства решения типовых задач она может предложить – рассматриваются постоянно. Проводились дискуссии на весьма актуальную и широкую тему: "Что дает прикладная статистика народному хозяйству?" [8]. Подробно обсуждался набор эконометрических и экономико-математических инструментов, поддерживающих менеджмент и маркетинг малого бизнеса [9]. Средством поддержки проведения экспертных исследований, в частности, в задачах обеспечения химической безопасности биосферы и экологического страхования, служило автоматизированное рабочее место "Математика в экспертизе" (сокращенно АРМ МАТЭК) [10]. С целью эконометрической поддержки задач сертификации и обеспечения качества промышленной продукции была разработана упомянутая выше обширная система программных продуктов. В нее входили диалоговые системы по статистическому приемочному контролю, планированию эксперимента, контрольным картам, надежности и испытаниям, прикладной статистике и другим вопросам [11]. Обобщая, можно сказать, что любая достаточно важная и развитая прикладная сфера деятельности требует создания адекватного эконометрического сопровождения. Это сопровождение дает рассматриваемой сфере деятельности инструменты (методы) анализа данных для решения стоящих перед нею задач. 
	Эконометрика - дисциплина методическая, посвящена методам, которые могут применяться в различных предметных областях. Напротив, контроллинг - предметная дисциплина, для решения задач своей предметной области привлекает те методы, которые оказываются полезными. 
	Прежде всего надо обсудить вопрос: полезны ли для решения задач контроллинга эконометрические методы? 
	Для ответа на этот вопрос проанализируем "Глоссарий по контроллингу", включенный в материалы симпозиума "Теория и практика контроллинга в России". Симпозиум состоялся 4-5 октября 2001 г. в МГТУ им. Н.Э.Баумана. В глоссарии, в частности, содержатся термины:
Абсолютные отклонения, Вербальные переменные, Индексы,
Интервальные данные, Исследование операций, Кривая опыта,
Кумулятивные отклонения, Метод сценариев, 
Относительные отклонения, Принятие решений, 
Размытые множества, Риски (угрозы), Ряды, 
Системный анализ, Средние величины, 
Управление по отклонениям, Фактические величины,
Шансы, Эконометрика, Эмпирико-индуктивные показатели.
	Все эти многочисленные термины относятся к эконометрике. Термины относятся к различным ее разделам - от классических (средние величины) до самых современных. Оказались необходимыми, в частности, методы статистики объектов нечисловой природы (включая эконометрику вербальных и размытых переменных) и статистики интервальных данных. 
	Ответ на поставленный вопрос давно уже не вызывает сомнений у специалистов - эконометрические методы представляют собой важную часть научного инструментария контроллера, а их компьютерная реализация - важную часть информационной поддержки контроллинга. Обсуждать целесообразно содержание этого инструментария.  
	Классификация эконометрических инструментов может быть проведена по различным основаниям: по методам, по виду данных, по решаемым задачам и т.п. В частности, при классификации по методам целесообразно выделять следующие блоки:
1.1. Описание данных и их графическое представление.
1.2. Углубленный вероятностно-статистический анализ.
1.3. Поддержка экспертных исследований.
1.4. Методы сценариев и анализа рисков.
	При классификации на основе вида данных эконометрические алгоритмы естественно делить по тому, каков вид данных "на входе":
2.1. Числа.
2.2. Конечномерные вектора.
2.3. Функции (временные ряды).
2.4. Объекты нечисловой природы, в том числе упорядочения (и другие бинарные отношения), вербальные (качественные) переменные, нечеткие (размытые, расплывчатые) переменные, интервальные данные, и др.
	Наиболее интересна классификация по тем задачам контроллинга, для решения которых используются эконометрические методы. При таком подходе могут быть выделены блоки:
3.1. Поддержка прогнозирования и планирования.
3.2. Слежение за контролируемыми параметрами и обнаружение отклонений.
3.3. Поддержка принятия решений, и др.
От каких факторов зависит частота использования тех или иных эконометрических инструментов контроллинга? Как и при иных применениях эконометрики, основных групп факторов два - это решаемые задачи и квалификация специалистов.
Искусственное упрощение перечня решаемых задач, естественно, приводит, к искусственному сокращению списка применяемых методов. Например, Госкомстат РФ так ограничил область своей деятельности, что для решения поставленных им перед собой задач вполне достаточно обычных статистических таблиц и диаграмм - инструментов XIX в. (Для подтверждения этой мысли достаточно обратиться к публикациям Госкомстата РФ.) Подчеркнем, что для решения этих задач ему не нужны разработки наиболее известных в эконометрике специалистов, получивших за свои исследования нобелевские премии по экономике. Как не нужны и вообще все работы по эконометрике ХХ в. Однако весь арсенал современной эконометрики может быть с успехом использован, если мы откажемся от искусственного ограничения перечня решаемых задач. В частности, если от простого описания существующего положения перейдем к прогнозированию на основе вероятностно-статистических моделей.
Как влияет квалификация специалистов? Она ограничивает круг решаемых задач и методов их решения. Зачастую то, что люди не знают - для них не существует. Однако конкурентная борьба требует поиска преимуществ по сравнению с другими фирмами. Знание эконометрических методов дает такие преимущества.
Часто задают вопрос: "Что же такое эконометрика? Расскажите о ней". Достаточно подробное представление об эконометрике могут дать лишь монографии, содержащие описания основных подходов, идей, алгоритмов, Примером является учебное пособие [1]. Здесь же эконометрика рассматривается "с птичьего полета". Такой подход дает возможность познакомиться с общей ситуацией, но не с конкретными алгоритмами анализа данных.
При практическом применении эконометрических методов в работе контроллера необходимо применять соответствующие программные системы. Могут быть полезны и общие статистические системы типа SPSS, Statgraphics, Statistica, ADDA, и более специализированные Statcon, SPC, NADIS, REST (по статистике интервальных данных), Matrixer и многие другие. Массовое внедрение удобных в работе программных продуктов, включающих современные эконометрические инструменты анализа конкретных экономических данных, можно рассматривать как один из эффективных способов ускорения научно-технического прогресса, распространение современных эконометрических знаний [12].
	Почему старые методы эконометрики не подходят для новых условий? 	При взгляде на эконометрику со стороны часто возникает мысль о том, что за долгие десятилетия развития этой научно-практической дисциплины все ее основные проблемы решены, остается только применять разработанные методы к тем конкретным экономическим данным, которые представляют интерес для исследователя. Эта мысль неверна в принципе, причем по двум основным причинам. Во-первых, прикладные исследования приводят к необходимости анализировать данные новой природы, например, являющиеся перечисленными выше видами объектов нечисловой природы. Во-вторых, выясняется необходимость более глубокого анализа классических методов.
	Хорошим примером для обсуждения являются методы проверки однородности двух выборок. Есть две совокупности, и надо решить, различаются они или совпадают. Для этого из каждой из них берут по выборке и применяют тот или иной эконометрический метод проверки однородности. Около 100 лет назад был предложен метод Стьюдента,  широко применяемый и сейчас. Однако он имеет целый букет недостатков. Во-первых, согласно Стьюденту распределения элементов выборок должны быть нормальными (гауссовыми). Как правило, это не так. Во вторых, он нацелен на проверку не однородности в целом (т.н. абсолютной однородности, т.е. совпадения функций распределения, соответствующих двум совокупностям), а только на проверку равенства математических ожиданий. Но, в-третьих, при этом обязательно предполагается, что дисперсии для элементов двух выборок совпадают. Самое интересное, что проверять равенство дисперсий, а тем более нормальность, гораздо труднее, чем равенство математических ожиданий. Поэтому критерий Стьюдента обычно применяют, не делая таких проверок. А тогда и выводы по критерию Стьюдента повисают в воздухе.
	Более продвинутые в теории специалисты обращаются к другим критериям, например, к критерию Вилкоксона. Он является непараметрическим, т.е. не опирается на предположение нормальности. Но и он, как выяснилось, не лишен недостатков. С его помощью нельзя проверить абсолютную однородность (совпадение функций распределения, соответствующих двум совокупностям).  Это можно сделать только с помощью т.н. состоятельных критериев, в частности, критериев Смирнова и типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта). 
	С практической точки зрения критерий Смирнова обладает необычным недостатком - его статистика принимает лишь небольшое число значений, ее распределение сосредоточено в небольшом числе точек, и не удается пользоваться традиционными уровнями значимости 0,05 и 0,01. Поэтому в настоящее время остается рекомендовать критерий типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта). Но - для него нет достаточно подробных таблиц, он не включен в популярные пакеты эконометрических программ.
	Отметим фиаско специалистов по математической статистике. Они не в состоянии ответить на естественный вопрос: "Каким методом проверять однородность двух выборок?" Дело в том, что для каждого метода она могут указать т.н. альтернативную гипотезу, при котором этот метод является наилучшим (в том смысле, который они рассматривают; этих смыслов несколько - оптимальность по Ходжесу-Леману, по Бахадуру и др.). Однако в практических задачах обычно совершенно непонятно, откуда брать "альтернативную гипотезу". Таким образом, в данной области  математическая статистика выродилась в схоластику.
	Проблему выбора наилучшего эконометрического метода проверки однородности двух выборок (независимых или связанных) нельзя считать окончательно решенной [1].
Рассмотрим другой важный пример. Многие данные в информационных системах имеют нечисловой характер, например, являются словами или принимают значения из конечных множеств. Нечисловой характер имеют и упорядочения, которые дают эксперты или менеджеры, например, выбирая главную цель, следующую по важности и т.д.  Значит, нужна статистика нечисловых данных. Далее, многие величины известны не абсолютно точно, а с некоторой погрешностью - от и до. Другими словами, исходные данные - не числа, а интервалы. Нужна статистика интервальных данных. Интервальные данные являются частным случаем нечетких данных.  Ни статистики нечисловых данных, ни статистики интервальных данных, ни статистики нечетких данных не было и не могло быть в классической статистике. Они разработаны за последние десятилетия. 
 	Важная часть эконометрики - применение высоких эконометрических технологий (см. ниже) к анализу конкретных экономических данных, что зачастую требует дополнительной теоретической работы по доработке технологий применительно к конкретной ситуации. Большое значение имеют конкретные эконометрические модели, например, модели экспертных оценок или экономики качества. И конечно, такие конкретные применения, как расчет и прогнозирование индекса инфляции. Сейчас уже многим ясно, что годовой бухгалтерский баланс предприятия может быть использован для оценки его финансово-хозяйственной деятельности только с привлечением данных об инфляции.   
	Высокие эконометрические технологии и их возможности для решения задач управления и контроллинга. Перейдем к подробному обсуждению уже не раз упомянутых выше «высоких эконометрических (статистических) технологий». Термин "высокие технологии" популярен в современной научно-технической литературе. Он используется для обозначения наиболее передовых технологий, опирающихся на последние достижения научно-технического прогресса. Есть такие технологии и среди эконометрических технологий анализа конкретных экономических данных для решения задач управления и контроллинга - как в любой интенсивно развивающейся научно-практической области.
 	Примеры высоких эконометрических технологий и входящих в них алгоритмов анализа данных, подробный анализ современного состояния и перспектив развития даны в работе [13], написанной по результатам дискуссий в Российской академии статистических методов. В частности, в качестве "высоких эконометрических технологий" были выделены технологии непараметрического анализа данных; устойчивые (робастные) технологии; технологии, основанные на размножении выборок, на использовании достижений статистики  нечисловых данных и статистики интервальных данных.
Термин "высокие эконометрические (в более общей ситуации - статистические) технологии". Обсудим пока не вполне привычный термин "высокие статистические технологии". Каждое из трех слов несет свою смысловую нагрузку.
 	"Высокие", как и в других областях, означает, что технология опирается на современные достижения теории и практики, в частности, теории вероятностей и прикладной математической статистики. При этом "опирается на современные научные достижения" означает, во-первых, что математическая основа технологии в рамках соответствующей научной дисциплины получена сравнительно недавно, во-вторых, что алгоритмы расчетов разработаны и обоснованы в соответствии в нею (а не являются т.н. "эвристическими"). Со временем, если новые подходы и результаты не заставляют пересмотреть оценку применимости и возможностей технологии, заменить ее на более современную, "высокие эконометрические (статистические) технологии" переходят в "классические эконометрические (статистические) технологии", такие, как метод наименьших квадратов. Итак, высокие статистические технологии - плоды недавних серьезных научных исследований. Здесь два ключевых понятия - "молодость" технологии (во всяком случае, не старше 50 лет, а лучше - не старше 10 или 30 лет) и опора на "высокую науку".
	Термин "статистические" привычен, но разъяснить его нелегко. Во всяком случае, к деятельности Государственного комитета РФ по статистике высокие эконометрические (статистические) технологии отношения не имеют. Как известно, сотрудники проф. В.В. Налимова собрали более 200 определений термина "статистика" (см. об этом в работе [13]). Полемика вокруг терминологии иногда принимает весьма острые формы (см., например, редакционные замечания к статье [8], написанные в стиле известных высказываний о генетике и кибернетике конца 1940-х годов).  В частности, с точки зрения эконометрики статистические данные – это результаты измерений, наблюдений, испытаний, анализов, опытов, а "эконометрические (статистические) технологии" - это технологии анализа эконометрических (статистических) данных.
	Наконец, редко используемый применительно к статистике термин "технологии". Эконометрический (статистический) анализ данных, как правило, включает в себя целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемых последовательно, параллельно или по более сложной схеме. В частности, можно выделить следующие этапы:
- планирование статистического исследования; 
- организация сбора необходимых статистических данных по оптимальной или хотя бы рациональной программе (планирование выборки, создание организационной структуры и подбор команды специалистов (эконометриков или статистиков), подготовка кадров, которые будут заниматься сбором данных, а также контролеров данных и т.п.);
- непосредственный сбор данных и их фиксация на тех или иных носителях (с контролем качества сбора и отбраковкой ошибочных данных по соображениям предметной области);
- первичное описание данных (расчет различных выборочных характеристик, функций распределения, непараметрических оценок плотности, построение гистограмм, корреляционных полей, различных таблиц и диаграмм  и т.д.), 
- оценивание тех или иных числовых или нечисловых характеристик и параметров распределений (например, непараметрическое интервальное оценивание коэффициента вариации или восстановление зависимости между откликом и факторами, т.е. оценивание функции), 
- проверка статистических гипотез (иногда их цепочек - после проверки предыдущей гипотезы принимается решение о проверке той или иной последующей гипотезы), 
- более углубленное изучение, т.е. применение различных алгоритмов многомерного статистического анализа, алгоритмов диагностики и построения классификации, статистики нечисловых и интервальных данных, анализа временных рядов и др.; 
- проверка устойчивости полученных оценок и выводов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок используемых вероятностно-статистических моделей, допустимых преобразований шкал измерения, в частности, изучение свойств оценок методом размножения  выборок;
- применение полученных статистических результатов в прикладных целях (например, для диагностики конкретных материалов, построения прогнозов, выбора инвестиционного проекта из предложенных вариантов, нахождения оптимальных режима осуществления технологического процесса, подведения итогов испытаний образцов технических устройств  и др.), 
- составление итоговых отчетов, в частности, предназначенных для тех, кто не является специалистами в эконометрических и статистических методах анализа данных, в том числе для руководства - "лиц, принимающих решения".  
	Возможны и иные структуризации эконометрических (статистических) технологий. Важно подчеркнуть, что квалифицированное и результативное применение эконометрических (статистических) методов - это отнюдь не проверка одной отдельно взятой статистической гипотезы или оценка параметров одного заданного распределения из фиксированного семейства. Подобного рода операции - только отдельные кирпичики, из которых складывается здание статистической технологии. Между тем учебники и монографии по статистике и эконометрике обычно рассказывают об отдельных кирпичиках, но не обсуждают проблемы их организации в технологию, предназначенную для прикладного использования.
	Итак, процедура эконометрического или статистического анализа данных – это информационный технологический процесс, другими словами, та или иная информационная технология. Эконометрическая (статистическая) информация подвергается разнообразным операциям (последовательно, параллельно или по более сложным схемам). В настоящее время об автоматизации всего процесса эконометрического (статистического) анализа данных говорить было бы несерьезно, поскольку имеется слишком много нерешенных проблем, вызывающих дискуссии среди специалистов. "Экспертные системы" в области статистического анализа данных пока не стали рабочим инструментом статистиков. Ясно, что и не могли стать. Можно сказать и жестче - это пока научная фантастика или даже  вредная утопия. 
	В литературе эконометрические (статистические) технологии пока рассматриваются явно недостаточно. В частности, обычно все внимание сосредотачивается на том или ином элементе технологической цепочки, а переход от одного элемента к другому остается в тени. Между тем проблема "стыковки" статистических алгоритмов, как известно, требует специального рассмотрения, поскольку в результате  использования предыдущего алгоритма зачастую нарушаются условия применимости последующего. В частности, результаты наблюдений могут перестать быть независимыми, может измениться их распределение и т.п.  
	Например, при проверке статистических гипотез большое значение имеют такие хорошо известные характеристики статистических критериев, как уровень значимости и мощность. Методы их расчета и использования при проверке одной гипотезы обычно хорошо известны. Если же сначала проверяется одна гипотеза, а потом с учетом результатов ее проверки - вторая, то итоговая процедура, которую также можно рассматривать как проверку некоторой (более сложной) статистической гипотезы, имеет характеристики (уровень значимости и мощность), которые, как правило, нельзя просто выразить через характеристики двух составляющих гипотез, а потому они обычно неизвестны. В результате итоговую процедуру нельзя рассматривать как научно обоснованную, она относится к эвристическим алгоритмам. Конечно, после соответствующего изучения, например, методом Монте-Карло, она  может войти в число научно обоснованных процедур прикладной статистики. 
	Почему живучи "низкие эконометрические (статистические) технологии"? "Высоким статистическим технологиям" противостоят, естественно, "низкие статистические технологии". Это те технологии, которые не соответствуют современному уровню науки и техники. Обычно они одновременно и устарели, и не адекватны сути решаемых эконометрических и статистических задач. 
	Примером является использование критерия Стьюдента для проверки однородности двух выборок, когда условия его применимости не выполнены  (см. выше). Можно также вспомнить дурную традицию использования классических процентных точек критериев Колмогорова и омега-квадрат в ситуациях, когда параметры оцениваются по выборке, а затем эти оценки подставляются в "теоретическую" функцию распределения. Приходилось констатировать широкое распространение таких порочных технологий и конкретных алгоритмов, в том числе в государственных и международных стандартах (перечень ошибочных стандартов дан в статье [11]), учебниках и распространенных пособиях. Тиражирование ошибок происходит обычно в процессе обучения в вузах или путем самообразования при использовании недоброкачественной литературы. 
	На первый взгляд вызывает удивление устойчивость "низких статистических технологий", их постоянное возрождение во все новых статьях, диссертациях, монографиях, учебниках. Поэтому, как ни странно, наиболее "долгоживущими" оказываются не работы, посвященные новым научным результатам, а публикации, разоблачающие ошибки.
Целесообразно рассмотреть здесь по крайней мере три обстоятельства, которые определяют эту устойчивость ошибок. 
Во-первых, прочно закрепившаяся традиция. Новое поколение, обучившись ошибочным алгоритмам, их использует, а с течением времени и достижением должностей, ученых званий и степеней – пишет новые учебники со старыми ошибками.
 	Во-вторых, трудно дать обоснованную экономическую оценку эффективности применения эконометрических (статистических) методов вообще и оценку вреда от применения ошибочных методов в частности. (А без такой оценки как докажешь, что "высокие статистические технологии" лучше "низких"?) Некоторые соображения по первому из этих вопросов приведены в статье [7], содержащей оценки экономической эффективности ряда работ по применению статистических методов. При оценке вреда от применения ошибочных методов приходится учитывать, что общий успех в конкретной инженерной, экономической или научной работе вполне мог быть достигнут вопреки их применению, за счет "запаса прочности" других составляющих общей работы. 
В-третьих, велики  трудности, связанные со знакомством с высокими эконометрическими (статистическими) технологиями и тем более с достаточно полным овладением ими. Отметим естественную задержку во времени между созданием "новых эконометрических (статистических) технологий" и написанием полноценной и объемной учебной и методической литературы. Эти издания должны решать многие задачи - позволять знакомиться с новой методологией, новыми методами, теоремами, алгоритмами, технологиями, причем не по кратким оригинальным статьям, а при обычном обучении в высшей школе.
Как показано выше, весь арсенал используемых в настоящее время эконометрических и статистических методов можно распределить по трем потокам:
-	высокие эконометрические (статистические)  технологии;
-	классические эконометрические (статистические)  технологии,
-	низкие эконометрические (статистические)  технологии.
Основная современная проблема эконометрики состоит в обеспечении того, чтобы в конкретных эконометрических и статистических исследованиях использовались только технологии первых двух типов. При этом под классическими эконометрическими (статистическими) технологиями понимаем технологии почтенного возраста, сохранившие свое значение для современной статистической практики. Таковы метод наименьших квадратов, статистики Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат, непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла и многие другие эконометрические (статистические) процедуры.
	Как ускорить внедрение "высоких эконометрических (статистических) технологий"? Каковы возможные пути решения основной современной проблемы в области эконометрики? 
	В нашей стране по ряду исторических причин эконометрика не была сформирована как самостоятельное направление научной, практической и образовательной деятельности, в отличие, например, от Польши, не говоря уже об англосаксонских странах. В результате специалистов - эконометриков у нас на порядок меньше, чем в США и Великобритании (как уже упоминалось, Американская статистическая ассоциация включает более 20000 членов). Бороться с конкретными невеждами - дело почти безнадежное. Единственный путь – обучение новых специалистов. Какие бы новые научные результаты ни были получены, если они остаются неизвестными студентам, то новое поколение исследователей и инженеров вынуждено осваивать их, действуя по одиночке, а то и переоткрывать. Несколько огрубляя, можно сказать так: те подходы, идеи, результаты, факты, алгоритмы, которые попали в учебные курсы и соответствующие учебные пособия – сохраняются и используются потомками, те, которые не попали – пропадают в пыли библиотек.  
В России начинают развертываться эконометрические исследования и преподавание эконометрики. Среди технических вузов факультет "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э.Баумана имеет в настоящее время приоритет в преподавания эконометрики. 
	О сущности высоких эконометрических методов. На основе опыта работы секции "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория", более 40 лет публикующей работы по высоким статистическим методам, рассмотрим основные черты таких методов.  
Основные направления работы секции - прикладная статистика и планирование эксперимента. В первом из них принимается, что экспериментатор не может выбирать точки (значения факторов), в которых проводятся измерения, во втором, напротив, выбор возможен, и основная задача - оптимальный подбор таких точек. Большое внимание уделяется вопросам оптимального управления технологическими процессами, в частности, статистическим методам управления качеством продукции. Рассматриваются также теория и практика экспертных оценок, применение нечетких множеств и др.  
Публиковались статьи по статистике случайных величин, по многомерному статистическому анализу, в частности по алгоритмам выделения информативных подмножеств факторов в задачах регрессионного и дискриминантного анализа. Как известно, во многих задачах требуется найти обратную матрицу, а определитель исходной матрицы может быть близок к 0. Для действий в подобных ситуациях разработан ряд методов. Другая проблема связана с тем, что классические методы хорошо работают, если число неизвестных параметров много меньше объема выборки. Между тем в реальных ситуациях часто число неизвестных параметров сравнимо с объемом выборки. Как быть? Новым методам, разработанным для этой неклассической ситуации, посвящен ряд публикаций. 
В традициях отечественной вероятностно-статистической школы выдержана сводка основные терминов, определений и обозначений по теории вероятностей и прикладной статистике. Ее цель - обеспечить высокий научный уровень публикаций и помочь читателям овладеть современной научной терминологией по тематике секции. Эта сводка включена в пособие [1].
Постоянно уделялось внимание теории измерений. Пропагандировалась концепция шкал измерения. Рассматривались основные шкалы - наименований, порядковая, интервалов, отношений, разностей, абсолютная. Установлено, какими алгоритмами анализа данных можно пользоваться в той или иной шкале, в частности, для усреднения результатов наблюдений. Так, для данных, измеренных в порядковой шкале, некорректно вычислять среднее арифметическое. В качестве средних для таких данных можно использовать порядковые статистики, в частности, медиану (см. также монографии [3,7]).
Рассматривались новые подходы и программное обеспечение в области эконометрических методов обеспечения качества. Предложен принципиально новый подход к выбору технико-экономической политики обеспечения качества. Разработан метод проверки независимости результатов статистического контроля по двум альтернативным признакам. Сопоставлены между собой различные диалоговые программные системы по статистическому приемочному контролю. Проанализировано применение статистических методов на различных стадиях жизненного цикла продукции согласно международному стандарту ИСО 9004. Рассмотрены результаты анализа научной общественностью государственных стандартов по статистическим методам управления качеством продукции (см. статью [11]). 
Эконометрические методы исследования часто опираются на использование современных информационных технологий. В частности, распределение конкретной статистики (функции от результатов измерений) можно находить методами асимптотической математической статистики, а можно и путем статистического моделирования (метод Монте-Карло, он же - метод статистических испытаний). Вычислительная статистика широко представлена в публикациях секции.
Новые идеи последних лет: точки роста. В работе [13] выделено пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Кратко обсудим эти актуальные направления,  
Непараметрика, или непараметрическая статистика, позволяет делать статистические выводы, оценивать характеристики распределения, проверять статистические гипотезы без слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению. Математики думают, что это - экспериментальный факт, установленный в прикладных исследованиях. Прикладники уверены, что математики доказали нормальность результатов наблюдений. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу - в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных. Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены лишь весьма слабые требования. Обычно предполагается лишь их непрерывность. К настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами.
Основная идея работ по робастности, или устойчивости, состоит в том, что выводы, полученные на основе математических методов исследования, должны мало меняться при небольших изменениях исходных данных и отклонениях от предпосылок модели. Здесь есть два круга задач. Один - это изучение устойчивости распространенных алгоритмов анализа данных. Второй - поиск робастных алгоритмов для решения тех или иных задач. Отметим, что сам по себе термин "робастность" не имеет точно определенного смысла. Всегда необходимо указывать конкретную вероятностно-статистическую модель. При этом модель "засорения" Тьюки-Хубера-Хампеля обычно не является практически полезной. Дело в том, что она ориентирована на "утяжеление хвостов", а в реальных ситуациях "хвосты" обрезаются априорными ограничениями на результаты наблюдений, связанными, например, с используемыми средствами измерения.
Бутстреп - направление непараметрической статистики, опирающееся на интенсивное использование информационных технологий. Основная идея состоит в "размножении выборок", т.е. в получении набора из многих выборок, напоминающих полученную в эксперименте. По такому набору можно оценить свойства различных статистических процедур, не прибегая к излишне обременительным параметрическим вероятностно-статистическим моделям. Простейший способ "размножения выборки" состоит в исключении из нее одного результата наблюдения. Исключаем первое наблюдение, получаем выборку, похожую на исходную, но с объемом, уменьшенным на 1. Затем возвращаем исключенный результат первого наблюдения, но исключаем второе наблюдение. Получаем вторую выборку, похожую на исходную. Затем возвращаем результат второго наблюдения, и т.д. Есть и иные способы "размножения выборок". Например, можно по исходной выборке построить ту или иную оценку функции распределения, а затем методом статистических испытаний смоделировать ряд выборок из элементов, функция распределения которых совпадает с этой оценкой. 
Интервальная статистика - это анализ интервальных статистических данных. Вполне очевидно, что все средства измерения имеют погрешности. Однако до недавнего времени это очевидное обстоятельство никак не учитывалось в статистических процедурах. В результате возникла абсурдная концепция состоятельности как необходимого свойства статистических оценок параметров и характеристик. Только недавно начала развиваться теория интервальной статистики, избавленная от указанной абсурдной концепции. В ней предполагается, что исходные данные - это не числа, а интервалы. Интервальную статистику можно рассматривать как часть интервальной математики. Выводы в ней часто принципиально отличны от классических. 
Статистика объектов нечисловой природы. Перейдем к статистике объектов нечисловой природы (она же - статистика нечисловых данных, или нечисловая статистика). Сначала напомним, что исходный объект в прикладной статистике - это выборка, т.е. совокупность независимых одинаково распределенных случайных элементов. Какова природа этих элементов? В классической математической статистике элементы выборки - это числа. В многомерном статистическом анализе - вектора. А в нечисловой статистике элементы выборки -  это объекты нечисловой природы, которые нельзя складывать и умножать на числа. Другими словами, объекты нечисловой природы лежат в пространствах, не имеющих векторной структуры.
Примерами объектов нечисловой природы являются:
- значения качественных признаков, т.е. результаты кодировки объектов с помощью заданного перечня категорий (градаций); 
- упорядочения (ранжировки) экспертами образцов продукции (при оценке её технического уровня и конкурентоспособности)) или заявок на проведение научных работ (при проведении конкурсов на выделение грантов);
- классификации, т.е. разбиения объектов на группы (кластеры) сходных между собой;
- толерантности, т.е. бинарные отношения, описывающие сходство объектов между собой, например, сходства тематики научных работ, оцениваемого экспертами с целью рационального формирования экспертных советов внутри определенной области науки;
- результаты парных сравнений или контроля качества продукции по альтернативному признаку ("годен" - "брак"), т.е. последовательности из 0 и 1; 
- множества (обычные или нечеткие), например, зоны, пораженные коррозией, или перечни возможных причин аварии, составленные экспертами независимо друг от друга;
- слова, предложения, тексты;
- вектора, координаты которых - совокупность значений разнотипных признаков, например, результат составления статистического отчета о научно-технической деятельности организации (т.н. форма № 1-наука) или анкета эксперта, в которой ответы на часть вопросов носят качественный характер, а на часть - количественный;
- ответы на вопросы экспертной, маркетинговой или социологической анкеты, часть из которых носит количественный характер (возможно, интервальный), часть сводится к выбору одной из нескольких подсказок, а часть представляет собой тексты; и т.д.
Интервальные данные тоже можно рассматривать как пример объектов нечисловой природы, а именно, как частный случай нечетких множеств. А именно, если характеристическая функция нечеткого множества равна 1 на некотором интервале и равна 0 вне этого интервала, то задание нечеткого множества эквивалентно заданию интервала. Напомним, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств. Цикл соответствующих теорем приведен в монографиях [3,7]. 
С 1970-х годов в основном на основе запросов теории экспертных оценок (а также технических исследований, экономики, социологии и медицины) развивались конкретные направления статистики объектов нечисловой природы. Были установлены основные связи между конкретными видами таких объектов, разработаны для них базовые вероятностные модели.
Следующий этап (1980-е годы) - выделение статистики объектов нечисловой природы в качестве самостоятельной дисциплины в рамках математических методов исследования, ядром которого являются методы статистического анализа данных произвольной природы. Для работ этого периода характерна сосредоточенность на внутренних проблемах нечисловой статистики. 
К 1990-м годам статистика объектов нечисловой природы с теоретической точки зрения была достаточно хорошо развита, основные идеи, подходы и методы были разработаны и изучены математически, в частности, доказано достаточно много теорем. Однако она оставалась недостаточно апробированной на практике. И в 1990-е годы наступило время перейти от математико-статистических исследований к применению полученных результатов на практике. К этому периоду относится публикация большой серии статей в рамках секции "Математические методы исследования", посвященных теории и практике нечисловой статистики.
Следует отметить, что в статистике объектов нечисловой природы одна и та же математическая схема может с успехом применяться во многих областях, а потому ее лучше всего формулировать и изучать в наиболее общем виде, для объектов произвольной природы. 
Основные идеи статистики объектов нечисловой природы. В чем принципиальная новизна нечисловой статистики? Для классической математической статистики характерна операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой же статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.
Кратко рассмотрим несколько идей, развиваемых в статистике объектов нечисловой природы для данных, лежащих в пространствах произвольного вида. Они нацелены на решение классических задач описания данных, оценивания, проверки гипотез - но для неклассических данных, а потому неклассическими методами.  
Первой обсудим проблему определения средних величин. В рамках теории измерений удается указать вид средних величин, соответствующих тем или иным шкалам измерения. В классической математической статистике средние величины вводят с помощью операций сложения (выборочное среднее арифметическое, математическое ожидание) или упорядочения (выборочная и теоретическая медианы). В пространствах произвольной природы средние значения нельзя определить с помощью операций сложения или упорядочения. Теоретические и эмпирические средние приходится вводить как решения экстремальных задач. Теоретическое среднее определяется как решение задачи минимизации математического ожидания (в классическом смысле) расстояния от случайного элемента со значениями в рассматриваемом пространстве до фиксированной точки этого пространства (минимизируется указанная функция от этой точки). Для эмпирического среднего математическое ожидание берется по эмпирическому распределению, т.е. берется сумма расстояний от некоторой точки до элементов выборки и затем минимизируется по этой точке. При этом как эмпирическое, так и теоретическое средние как решения экстремальных задач могут быть не единственными элементами рассматриваемого пространства, а являться некоторыми множествами таких элементов, которые могут оказаться и пустыми. Тем не менее удалось сформулировать и доказать законы больших чисел для средних величин, определенных указанным образом, т.е. установить сходимость (в специально определенном смысле) эмпирических средних к теоретическим средним (математическим ожиданиям).
Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.
В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в том числе в дискретных пространствах. В частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном пространстве с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.
Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.
Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке, приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида, поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.
Представляют практический интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств и со статистикой случайных множеств (напомним, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств), с непараметрической теорией парных сравнений и бернуллиевских векторов (люсианов), с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы, и с рядом других конкретных постановок.  
Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа). 
	Экспертные оценки - часть современной эконометрики. Кроме вероятностно-статистических эконометрических методов, для контроллинга большое значение имеет такая важная область эконометрики, как экспертные оценки (обзор современных проблем экспертных оценок дан в статье [14]). Нестабильность современной социально-экономической ситуации повысила интерес к применению экспертных оценок (и понизила практическое значение статистики временных рядов). Разнообразные процедуры экспертных оценок широко используются не только в контроллинге, но и в технико-экономическом анализе, в маркетинге, при оценке инвестиционных проектов и во многих иных областях. Повысился и интерес к теории экспертных оценок, в том числе в связи с преподаванием. 
Среди взглядов на теорию экспертных оценок есть и экстремистские, согласно которым эту теорию надо еще создавать. По мнению Российской академии статистических методов теория экспертных оценок была в основном создана в течение 1970-1980 гг.  В теории экспертных оценок выделяются вопросы организации экспертиз и математические модели поведения экспертов. Методы обработки экспертных данных всегда основаны на тех или иных моделях поведения экспертов. Так, при использовании многих методов предполагается, что ответы поведение экспертов можно моделировать как совокупность независимых одинаково распределенных случайных элементов. Эти элементы часто принадлежат тому или иному пространству объектов нечисловой природы, т.е. их нельзя складывать и умножать на число. 
Статистика объектов нечисловой природы была разработана в ответ на запросы теории экспертных оценок и представляет собой математико-статистическую основу этой теории. Предварительные итоги были подведены в 1981 г. в обзоре [15] и монографии [3], а также в ряде монографий и сборников тех времен. На наш взгляд, с выходом обзора [15] заканчивается начальный период развития экспертных оценок в нашей стране - от первоначальных публикаций до создания теории. Следующий этап, продолжающийся уже 20 лет - развитие теории. Предварительные итоги подведены в обзоре [14].  
Третий этап, на котором созданная теория широко применяется, еще не наступил. Пока используются в основном наиболее простые (и примитивные) процедуры экспертных оценок, описанные еще в первоначальных публикациях 1960-х и начала 1970-х годов. Показателем перехода к третьему этапу будет массовое преподавание современной теории экспертных оценок. 
Как отмечалось выше, статистика объектов нечисловой природы является одной из четырех основных областей современной эконометрики (и прикладной математической статистики), наряду с одномерной статистикой, многомерным статистическим анализом, статистикой временных рядов и случайных процессов [1,13]. Ее отличительной чертой является широкое использование операций оптимизации - нахождения решений оптимизационных задач (типа медианы Кемени), а не операций суммирования, как в остальных трех областях. Из конкретных видов объектов нечисловой природы обратим внимание на люсианы (конечные последовательности независимых испытаний Бернулли с, вообще говоря, различными вероятностями успеха). В частности, на их основе строится непараметрическая теория парных сравнений, для ответов экспертов проверяются гипотезы согласованности, однородности и независимости [1]. 
Теория экспертных оценок продолжает развиваться. Один из новых подходов к выделению общей части во мнениях экспертов, выраженных в виде кластеризованных ранжировок, а именно, метод согласования таких ранжировок, развит в статье [16]. 
За последние 30 лет в теории экспертных оценок получено много полезных для практики результатов (в том числе подходов к сбору и анализу данных, методик проведения экспертных исследований, алгоритмов расчетов). Все ценное должно быть использовано для эконометрической поддержки контроллинга. 

3.3.2. Принятие решений в условиях риска

	Последствия решений менеджера, экономиста, инженера проявятся в будущем. А будущее неизвестно. Мы обречены принимать решения в условиях неопределенности. Мы всегда рискуем, поскольку нельзя исключить возможность нежелательных событий. Но можно сократить вероятность их появления. Для этого необходимо спрогнозировать дальнейшее развитие событий, в частности, последствия принимаемых решений.
	Методы социально-экономического прогнозирования. Кратко рассмотрим различные методы прогнозирования (предсказания, экстраполяции), используемые в социально-экономической области. По вопросам прогнозирования имеется большое число публикаций (см., например, книги [18-26]). Как часть теории принятия решений существует научная дисциплина "Математические методы прогнозирования". Ее целью является разработка, изучение и применение современных математических методов эконометрического (в частности, статистического, экспертного, комбинированного) прогнозирования социально-экономических явлений и процессов, причем методы должны быть проработаны до уровня, позволяющего их использовать в практической деятельности экономиста, инженера и менеджера. К основным задачам этой дисциплины относятся:
	- разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования (в том числе непараметрических методов, включая методы наименьших квадратов с оцениванием точности прогноза, адаптивных методов, методов авторегрессии и др.),
	- развитие теории и практики экспертных методов прогнозирования, в том числе методов анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных, 
	-методов прогнозирования в условиях риска,
	- комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как статистических, так и экспертных) моделей. 
	Теоретической основой методов прогнозирования являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки. 
Как общепринято со времен основоположника научного менеджмента Анри Файоля, прогнозирование и планирование - основа работы менеджера. Сущность эконометрического прогнозирования состоит в описании и анализе будущего развития, в отличие от планирования, при котором директивным образом задается будущее движение. Например, вывод прогнозиста может состоять в том, что за час мы сможем отойти пешком от точки А не более чем на 5 км, а указание плановика - в том, что через час необходимо быть в точке Б. Ясно, что если расстояние между А и Б не более 5 км, то план реален (осуществим), а если более 10 км - не может быть осуществлен в заданных условиях. Необходимо либо отказаться от нереального плана, либо перейти на иные условия его реализации, например, двигаться не пешком, а на автомашине. Рассмотренный пример демонстрирует возможности и ограниченность методов прогнозирования. А именно, эти методы могут быть успешно применены при условии некоторой стабильности развития ситуации и отказывают при резких изменениях. 
Часто оказывается полезным промежуточный  путь между прогнозированием и планированием – так называемое нормативное прогнозирование. При его применении задается цель, а затем разрабатывается система мероприятий, обеспечивающая достижение этой цели, и изучаются характеристики этой системы (объем необходимых ресурсов, в том числе материальных, кадровых, финансовых, временных, возникающие риски и т.п.).  
Один из вариантов применения методов прогнозирования - выявление необходимости изменений путем "приведения к абсурду". Например, если население Земли каждые 50 лет будет увеличиваться вдвое, то нетрудно подсчитать, через сколько лет на каждый квадратный метр поверхности Земли будет приходиться по 10000 человек. Из такого прогноза следует, что закономерности роста численности населения должны измениться.
	Учет нежелательных тенденций, выявленных при прогнозировании, позволяет принять необходимые меры для их предупреждения, а тем самым помешать осуществлению прогноза. 
Есть и самоосуществляющиеся прогнозы. Например, если в вечерней телевизионной передаче будет сделан прогноз о скором банкротстве определенного банка, то наутро многие вкладчики этого банка пожелают получить свои деньги, у входа в банк соберется толпа, а банковские операции придется остановить. Такую ситуацию журналисты описывают словами: "Банк лопнул". Обычно для этого достаточно, чтобы в один "прекрасный" (для банка) момент вкладчики пожелали изъять заметную долю (скажем, 30%) денежных средств с депозитных счетов.
Прогнозирование - частный вид моделирования как основы познания и управления.
	Роль прогнозирования в управлении страной, отраслью, регионом, предприятием очевидна. Необходимы учет СТЭЭП-факторов (т.е. социальных, технологических, экономических, экологических, политических), факторов конкурентного окружения и научно-технического прогресса. А также прогнозирование расходов и доходов предприятий и общества в целом (в соответствии с двумя вариантами жизненным циклом продукции - во времени и по 11-и стадиям международного стандарта ИСО 9004). Проблемы внедрения и практического использования математических методов эконометрического прогнозирования при принятии решений связаны прежде всего с отсутствием в нашей стране достаточно обширного опыта подобных исследований, поскольку в течение десятилетий планированию отдавался приоритет перед прогнозированием. 
Статистические методы прогнозирования. Простейшие методы восстановления используемых для прогнозирования зависимостей исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы (агрегат М2). Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Основные решаемые задачи - интерполяция и экстраполяция. Они рассматриваются давно. Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан К.Гауссом более двух столетий назад, в 1794-1795 гг.  
	Опыт прогнозирования индекса инфляции и стоимости потребительской корзины накоплен в Институте высоких статистических технологий и эконометрики. При этом оказалось полезным преобразование (логарифмирование) переменной - текущего индекса инфляции. Характерно, что при стабильности условий точность прогнозирования оказывалась достаточно удовлетворительной - 10-15 %. Однако спрогнозированное на осень 1996 г. значительное повышение уровня цен не осуществилось. Дело в том, что руководство страны перешло к стратегии сдерживания роста потребительских цен путем массовой невыплаты зарплаты и пенсий. Условия изменились - и статистический прогноз оказался непригодным. Влияние решений руководства Москвы проявилось также в том, что  в ноябре 1995 г. (перед парламентскими выборами) цены в Москве упали в среднем на 9,5%, хотя обычно для ноября характерен более быстрый рост цен, чем в другие месяцы года, кроме декабря и января. 
	Наиболее часто используется метод наименьших квадратов при нескольких факторах (2-5). Метод наименьших модулей и другие методы экстраполяции применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше. Большую роль играет традиция и общий невысокий уровень знаний об эконометрических методах прогнозирования.
	Оценивание точности прогноза - необходимая часть процедуры квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия (при использовании параметрических моделей). Разработаны параметрические (обычно на основе модели нормальных ошибок) и непараметрические оценки точности прогноза и доверительные границы для него (на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей). Так, в Институте высоких статистических технологий и эконометрики предложены и изучены методы доверительного оценивания точки наложения (встречи) двух временных рядов и их применения для оценки динамики технического уровня собственной продукции и продукции конкурентов, представленной на мировом рынке. 
	Применяются также эвристические приемы, не основанные на какой-либо теории: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания. 
Адаптивные методы прогнозирования позволяют оперативно корректировать прогнозы при появлении новых точек. Речь идет об адаптивных методах оценивания параметров моделей и об адаптивных методах непараметрического оценивания. Отметим, что с развитием вычислительных мощностей компьютеров проблема сокращения объемов вычисления теряет свое значение.
	Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок плотности распределения - основной на настоящий момент эконометрический аппарат прогнозирования. Подчеркнем, что нереалистическое предположение о нормальности погрешностей измерений и отклонений от линии (поверхности) регрессии использовать не обязательно. Однако для отказа от предположения нормальности необходимо опереться на иной математический аппарат, основанный на многомерной центральной предельной теореме теории вероятностей и эконометрической технологии линеаризации. Он позволяет проводить точечное и интервальное оценивание параметров, проверять значимость их отличия от 0 в непараметрической постановке, строить доверительные границы для прогноза.
	Весьма важна проблема проверки адекватности модели, а также проблема отбора факторов. Дело в том, что априорный список факторов, оказывающих влияние на отклик, обычно весьма обширен, желательно его сократить, и крупное направление современных эконометрических исследований посвящено методам отбора "информативного множества признаков". Однако эта проблема пока еще окончательно не решена. Проявляются необычные эффекты. Так, установлено [1], что обычно используемые статистические оценки степени полинома при росте объемы выборки имеют геометрическое распределение. 
	Перспективны непараметрические методы оценивания плотности вероятности и их применения для восстановления регрессионной зависимости произвольного вида. Наиболее общие постановки  в этой области получены с помощью подходов статистики нечисловых данных [1].
	К современным статистическим методам прогнозирования относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах. 
	Для установления возможности применения асимптотических результатов при конечных (т.н. "малых") объемах выборок полезны компьютерные статистические технологии. Они позволяют также строить различные имитационные модели. Отметим полезность методов размножения данных (бутстреп-методов). Системы прогнозирования с интенсивным использованием компьютеров объединяют различные методы прогнозирования в рамках единого автоматизированного рабочего места прогнозиста. 
	Прогнозирование на основе данных, имеющих нечисловую природу, в частности, прогнозирование качественных признаков основано на результатах статистики нечисловых данных. Весьма перспективными для прогнозирования представляются регрессионный анализ на основе интервальных данных, включающий, в частности, определение и расчет нотны и рационального объема выборки (см. часть 2 выше), а также регрессионный анализ нечетких данных, разработанный в монографии [7]. Общая постановка регрессионного анализа в рамках статистики нечисловых данных и ее частные случаи - дисперсионный анализ и дискриминантный анализ (распознавание образов с учителем), давая единый подход к формально различным методам, полезна при программной реализации современных статистических методов прогнозирования.
Экспертные методы прогнозирования. Необходимость и общее представление о применении экспертных методов прогнозирования при принятии решений на различных уровнях управления - на уровне страны, отрасли, региона, предприятия - вытекают из рассмотрений следующей главы. Отметим большое практическое значение экспертиз при сравнении и выборе инвестиционных и инновационных проектов, при управлении проектами, экологических экспертиз. Роли лиц, принимающих решения (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах принятия решений, критерии принятия решений и место экспертных оценок в процедурах принятие решений рассмотрены ниже. В качестве примеров конкретных экспертных процедур, широко используемых при прогнозировании, укажем метод Дельфи и метод сценариев. На их основе формируются конкретные процедуры подготовки и принятия решений с использованием методов экспертных оценок, например, процедуры распределения финансирования научно-исследовательских работ (на основе балльных оценок или парных сравнений), технико-экономического анализа, кабинетных маркетинговых исследований (противопоставляемых "полевым" выборочным исследованиям), оценки, сравнения и выбора инвестиционных проектов.
	В соотнесении с задачами прогнозирования напомним о некоторых аспектах планирования и организации экспертного исследования. Должны быть сформированы Рабочая группа и экспертная комиссия. Основные этапы проведения экспертного исследования рассмотрены ниже. Весьма ответственными этапами являются формирование целей экспертного исследования (сбор информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и др.) и формирование состава экспертной комиссии (методы списков (реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки) с предварительным решением проблемы априорных предпочтений экспертов. Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно, последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов), организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений) позволяют учесть специфику конкретного экспертного исследования. Компьютерное обеспечение деятельности экспертов и Рабочей группы, экономические вопросы проведения экспертного исследования важны для успешного проведения экспертного исследования.
	Напомним, что экспертные оценки могут быть получены в различных математических формах. Наиболее часто используются количественные или качественные (порядковые, номинальные) признаки, бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности), интервалы, нечеткие множества, результаты парных сравнений, тексты и др. Основные понятия (репрезентативной) теории измерений: основные типы шкал, допустимые преобразования, адекватные выводы и др. - важны применительно к экспертному оцениванию. Необходимо использовать средние величины, соответствующие основным шкалам измерения. Применительно к различным видам рейтингов репрезентативная теория измерений позволяет выяснить степень их адекватности прогностической ситуации, предложить наиболее полезные для целей прогнозирования (см. главу 2.1). 
	Например, анализ рейтингов политиков по степени их влиятельности, публиковавшийся одной из известных центральных газет, показал, что из-за неадекватности используемого математического аппарата лишь первые 10 мест, возможно, имеют некоторое отношение к реальности (они не меняются при переходе к другому способу анализа данных, т.е. не зависят от субъективизма членов Рабочей группы), остальные - "информационный шум", попытки опираться на них при прогностическом анализе могут привести лишь к ошибкам. Что же касается начального участка рейтинга этой газеты, то он также может быть подвергнут сомнению, но по более глубоким причинам, например, связанным с составом экспертной комиссии.
	Основными процедурами обработки прогностических экспертных оценок являются проверка согласованности, кластер-анализ и нахождение группового мнения.
	Проверка согласованности мнений экспертов, выраженных ранжировками, проводится с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендалла и Спирмена, коэффициента ранговой конкордации Кендалла и Бэбингтона Смита. Используются параметрические модели парных сравнений - Терстоуна, Бредли-Терри-Льюса - и непараметрические модели теории люсианов. В следующей главе рассмотрена процедура согласования ранжировок и классификаций; построения согласующих бинарных отношений.  
	При отсутствии согласованности разбиение мнений экспертов на группы сходных между собой проводят методом ближайшего соседа или другими методами кластерного анализа (автоматического построения классификаций, распознавания образов без учителя). Классификация люсианов осуществляется на основе вероятностно-статистической модели.
	Используют различные методы построения итогового мнения комиссии экспертов. Своей простотой выделяется метод средних рангов. Компьютерное моделирование (см. работу [27]) позволило установить ряд свойств медианы Кемени, часто рекомендуемой для использования в качестве итогового (обобщенного, среднего) мнения комиссии экспертов. Интерпретация закона больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса такова: итоговое мнение устойчиво, т.е. мало меняется при изменении состава экспертной комиссии, и при росте числа экспертов приближается к "истине". При этом в соответствии с принятым в монографии [3] подходом предполагается, что ответы экспертов можно рассматривать как результаты измерений с ошибками, все они - независимые одинаково распределенные случайные элементы, вероятность принятия определенного значения убывает по мере удаления от некоторого центра - "истины", а общее число экспертов достаточно велико. 
Проблемы применения методов прогнозирования в условиях риска. Многочисленны примеры ситуаций, связанных с социальными, технологическими, экономическими, политическими, экологическими и другими рисками. Именно в таких ситуациях обычно и необходимо прогнозирование. Известны различные виды критериев, используемых в теории принятия решений в условиях неопределенности (риска). Из-за противоречивости решений, получаемых по различным критериям, очевидна необходимость применения оценок экспертов.
В конкретных задачах прогнозирования необходимо провести классификацию рисков, поставить задачу оценивания конкретного риска, провести структуризацию риска, в частности, построить деревья причин (в другой терминологии, деревья отказов) и деревья последствий (деревья событий). Центральной задачей является построение групповых и обобщенных показателей, например, показателей конкурентоспособности и качества. Риски необходимо учитывать при прогнозировании экономических последствий принимаемых решений, поведения потребителей и конкурентного окружения, внешнеэкономических условий и макроэкономического развития России, экологического состояния окружающей среды, безопасности технологий, экологической опасности промышленных и иных объектов. Метод сценариев незаменим применительно к анализу технических, экономических и социальных последствий аварий.
	Имеется некоторая специфика применения методов прогнозирования в ситуациях, связанных с риском. Велика роль функции потерь и методов ее оценивания, в том числе в экономических терминах. В конкретных областях используют вероятностный анализ безопасности (для атомной энергетики) и другие специальные методы.  Проблемам анализа, оценки и управления рисками при принятии решений посвящен ряд дальнейших разделов настоящей главы.
	Принятие решений и современные компьютерные технологии прогнозирования. Перспективны интерактивные (человеко-машинные) методы прогнозирования с использованием баз эконометрических данных, имитационных (в том числе на основе применения метода Монте-Карло, т.е. метода статистических испытаний) и экономико-математических динамических моделей, сочетающих экспертные, статистические и моделирующие блоки. Обратим внимание на сходство и различие методов экспертных оценок и экспертных систем. Можно сказать, что экспертная система моделирует поведение эксперта путем формализации его знаний по специальной технологии. Но интуицию "живого эксперта" нельзя заложить в ЭВМ, а при формализации мнений эксперта (фактически - при его допросе) наряду с уточнением одних его представлений происходит и огрубление других. Другими словами, при использовании экспертных оценок непосредственно обращаются к опыту и интуиции высококвалифицированных специалистов, а при применении экспертных систем имеют дело с компьютерными алгоритмами расчетов и выводов, при создании которых когда-то давно привлекались эксперты как источник данных и типовых заключений.
	Обратим внимание на возможность использования в прогнозировании производственных функций, статистически описывающих связь выпуска с факторами производства, на различные способы учета научно-технического прогресса, в частности, на основе анализа трендов и с помощью экспертного выявления точек роста. Примеры экономических прогнозов всех видов имеются в литературе. К настоящему времени разработаны компьютерные системы и программные средства комбинированных методов прогнозирования. Одна из первых таких систем была создана в 70-е годы в ИМЭМО АН СССР под руководством С.А.Петровского.
	Основные идеи технологии сценарных экспертных прогнозов. Как уже отмечалось, социально-экономическое прогнозирование, как и любое прогнозирование вообще, может быть успешным лишь при некоторой стабильности условий. Однако решения органов власти, отдельных лиц, иные события меняют условия, и события развиваются по-иному, чем ранее предполагалось. Объективно имеются точки выбора (фуркации), после которых рассматриваемое прогнозистами развитие может пойти по одному из нескольких возможных путей (эти пути и называют обычно сценариями). Выбор может делаться на разных уровнях - конкретной личностью (перейти на другую работу или остаться), менеджером (выпускать ту или иную марку продукции), конкурентами (сотрудничество или борьба), властными структурами (выбор той или иной системы налогообложения), населением страны (выбор президента), "международным сообществом" (вводить или нет санкции против России).  
	Рассмотрим пример. Вполне очевидно, что после первого тура президентских выборов 1996 г. о дальнейшем развитии социально-экономических событий можно было говорить лишь в терминах сценариев: если победит Б.Н. Ельцин, то будет то-то и то-то, если победит Г.А. Зюганов, то события пойдут так-то и так-то.
	Например, работа [28] имела целью прогноз динамики валового внутреннего продукта (ВВП) на 9 лет (1999-2007). При ее проведении было ясно, что за это время произойдут различные политические события, в частности, по крайней мере два цикла парламентских и президентских выборов (при условии сохранения нынешней политической структуры), результаты которых нельзя предсказать однозначно. Поэтому прогноз динамики ВВП мог быть сделан лишь по отдельности для каждого сценария из некоторой гаммы, охватывающей возможные пути социально-экономической динамики России. 
	Метод сценариев необходим не только в социально-экономической области. Например, при разработке методологического, программного и информационного обеспечения анализа риска химико-технологических проектов необходимо составить детальный каталог сценариев аварий, связанных с утечками токсических химических веществ. Каждый из таких сценариев описывает аварию своего типа, со своим индивидуальным происхождением, развитием, техническими, экономическими и социальными последствиями, возможностями предупреждения. 
	Таким образом, метод сценариев - это метод декомпозиции (разделения на части) задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо.
	Возможность подобной декомпозиции не очевидна. При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:
	- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;
	- прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы.
	Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественно-экономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций принятия решений, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма громоздким математическим моделям и расчетам.
	Для построения исчерпывающего, но обозримого набора сценариев необходимо предварительно проанализировать динамику социально-экономического развития рассматриваемого экономического агента и его окружения. Корни будущего - в настоящем и прошлом, причем зачастую - в весьма далеком прошлом. Кроме макроэкономических и микроэкономических характеристик, известных лишь с погрешностями, которые нельзя считать случайными или малыми, необходимо учитывать состояние и динамику отечественного массового сознания, политических, в то числе внешнеполитических реалий, поскольку на обычно рассматриваемом интервале времени (до 10 лет) экономика зачастую следует за политикой, а не наоборот.
Так, например, к началу 1985 г. экономика СССР находилась в достаточно стабильном состоянии с ежегодным ростом в среднем 3-5%. Если бы руководство страны находилось в руках иных людей, то развитие продолжалось бы в прежних условиях и к концу тысячелетия ВВП СССР увеличился бы на 50% и составил бы примерно 150 % от уровня 1985 г. Реально же из-за политических причин ВВП России за эти 15 лет упал примерно в 2 раза, т.е. составил около 50 % по сравнению с 1985 г., или в 3 раза меньше, чем можно было бы ожидать из чисто экономических причин при сохранении стабильных условий 1985 г. 
	Набор сценариев должен быть обозрим. Приходится исключать различные маловероятные события - прилет инопланетян, падение астероида, массовые эпидемии ранее неизвестных болезней, и т.д.  
	Само по себе создание набора сценариев - предмет экспертного исследования, проводимого в соответствии с описанной выше методологией. Кроме того, эксперты могут оценить вероятности реализации того или иного сценария. Ясно, что эти оценки не являются надежными.
Часто используют упрощенный подход к прогнозированию методом сценариев. А именно, формулируют три сценария - оптимистический, вероятный и пессимистический. При этом для каждого из сценариев достаточно произвольно выбирают значения параметров, описывающих производственно-экономическую ситуацию (по-английски - case). Цель такого подхода - рассчитать интервалы разброса для характеристик и "коридоры" для временных рядов, интересующих исследователя (и заказчика исследования). Например, прогнозируют финансовый поток (по-английски - cash flow) и чистую текущую стоимость (по-английски - net present value или NPV) инвестиционного проекта.
Ясно, что такой упрощенный подход не может дать максимального или минимального значения характеристики, он дает лишь представление о порядке количественной меры разброса. Однако его развитие приводит к байесовской постановке в теории принятия решений. Например, если сценарий описывается элементом конечномерного евклидова пространства, то любое вероятностное распределение на множестве исходных параметров преобразуется в распределение интересующих исследователя характеристик. Расчеты могут быть проведены с помощью современных информационных технологий метода статистических испытаний. Надо в соответствии с заданным распределением на множестве параметров выбирать с помощью датчика псевдослучайных чисел конкретный вектор параметров и рассчитывать для него итоговые характеристики. В результате получится эмпирическое распределение на множестве итоговых характеристик, которое можно разными способами анализировать, находить оценку математического ожидания, разброса и др. Остается только неясным, как задавать распределение на множестве параметров. Естественно, для этого можно использовать экспертов. 
	Прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы также осуществляется в соответствии с описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть применены статистические методы прогнозирования временных рядов. Однако этому обычно предшествует анализ с помощью экспертов, причем зачастую прогнозирование на словесном уровне является достаточным (для получения интересующих исследователя и ЛПР выводов) и не требующим количественного уточнения.  
	Вопрос об использовании результатов прогнозирования относится не к эконометрике, а к смежной науке - теории принятия решений. Как известно, при принятии решений на основе анализа ситуации, в том числе результатов прогнозных исследований, можно исходить из различных критериев. Так, можно ориентироваться на то, что ситуация сложится наихудшим, или наилучшим, или средним (в каком-либо смысле) образом. Можно попытаться наметить мероприятия, обеспечивающие минимально допустимые полезные результаты при любом варианте развития ситуации, и т.д. 
	Итак, рассмотрена концепция современной методики экспертного оценивания методом сценариев. Она использовалась, например, для прогнозирования социально-экономического развития России (см. работу [28]).  
	Различные виды рисков. Будущее нам неизвестно. А потому неизвестны и будущие доходы и расходы, мы можем лишь прогнозировать их с той или иной степенью уверенности. Как описывать неопределенность будущего? Чем мы рискуем и что вообще понимать под "риском"? Как отражается неопределенность будущего на финансовых потоках (потоках платежей и поступлений), их характеристиках и выводах об эффективности управляющих воздействий на те или иные экономические процессы и других решениях? Как уменьшить возможные потери и защититься от рисков?  
Чтобы управлять рисками, надо сначала знать риски. Поскольку на деятельность любой организации непосредственно либо потенциально влияют риски различной природы, необходима классификация рисков. Возможно, для различных целей понадобятся различные классификации, основанные на различных методологических принципах. 
Для построения такой классификации необходимо какой-либо упорядочивающий принцип. Возьмем за основу движение от частного к общему. Тогда естественно выделить:
- производственные риски (внутренние риски), связанные непосредственно с деятельностью предприятия;
- коммерческие риски, вызванные неполной предсказуемостью динамики рынка, т.е. действий потребителей и конкурентов;
- финансовые риски, определяемые макроэкономической ситуацией;
- риски, возникающие на уровне государства и Земли в целом.
Затем необходимо изучить степень их влияния на показатели эффективности деятельности организации с целью выделения наиболее значимых. 
После этого целесообразно провести изучение различных способов оценки финансовых и иных рисков в случаях, когда они моделируются с помощью тех или иных математических структур. В частности, распространено моделирование рисков с помощью вероятностей и случайных величин. При этом используются такие характеристики случайной величины, как математическое ожидание, дисперсия, квантили, коэффициент вариации, линейные комбинации математического ожидания и среднего квадратического отклонения и др. Подчеркнем, что эти характеристики следует рассматривать в непараметрической постановке, поскольку нет никаких оснований предполагать, что распределение характеристики риска входит в то или иное из известных параметрических семейств. 
Перспективной представляется разработка методов описания рисков с помощью теории нечетких множеств, лингвистических переменных, качественных признаков, интервальных математических и эконометрических моделей и др. 
Существенно, что описание может быть многомерным. Например, каждая координата может соответствовать своему виду воздействия (нарушения, происшествия) и описываться количественным либо качественным признаком. Тогда дополнительно возникает задача агрегирования (сведения вместе) показателей риска. Для агрегирования могут быть использованы различные методы, разработанные в теории оценки технического уровня и в теории экспертных оценок.
Следующий этап - разработка  методологии применения различных методов управления рисками с использованием экспертных оценок, современных методов прогнозирования, эконометрических и экономико-математических моделей с целью повышения эффективности деятельности организации в условиях риска. При этом необходимо научиться практически решать проблему многокритериальности (согласования оценок рисков, полученных по различным основаниям, с целью эффективного управления риском).
 	К настоящему времени накоплена огромная литература по вопросам риска, как общая, например, теория статистического риска, так и по отдельным вопросам – по экологическим рискам, статистическим методам обеспечения качества, финансовым рискам и др.  
Производственные риски. К ним следует прежде всего отнести риски, связанные с выпуском дефектной продукции. Хорошо известно, что при массовом производстве невозможно обеспечить выпуск продукции без дефектов. Поэтому действуют отделы технического контроля (ОТК), службы (бюро) качества и другие подразделения, осуществляющие контроль качества продукции. Известно, что в машиностроении стоимость контрольных операций составляет в среднем около 10% от стоимости продукции. Часть риска компенсируется службами технического обслуживания продукции, уже находящейся у потребителя. Постоянно используемыми терминами в этой области являются «риск поставщика» и «риск потребителя». Вопросам управления качеством посвящена обширная литература. Одна из важных групп показателей качества – надежность.
Другой вид рисков связан с осуществлением действующих технологических процессов. Речь идет об авариях различной степени тяжести, от незначительных нарушений технологических процессов до катастроф с человеческими жертвами. Здесь целесообразно обратить внимание на экологические риски, в частности, связанные с аварийными сбросами в реки технологических жидкостей, выбросами в атмосферу газов и взвешенных частиц и др. За подобные действия предприятия обычно обязаны платить штрафы согласно предписаниям экологических органов.
 Отметим риски, относящиеся к проектируемым продукции или технологическим процессам. Они могут быть связаны с ошибками разработчиков или физической невозможностью осуществления того или иного процесса. Так, в течение всей второй половины ХХ века физики постоянно говорили о появлении в ближайшее время неиссякаемого источника энергии на основе преобразования тяжелой воды с помощью управляемого термоядерного синтеза. Эта пропаганда, несомненно, сдерживала финансирование и развитие ресурсосберегающих технологий. Еще в начале ХХ в. Д.И. Менделеев говорил, что сжигать нефть – это то же самое, что топить печь ассигнациями. Тем не менее и сейчас нефть используют как топливо, разведанных запасов остается все меньше. Излишний оптимизм физиков нам всем еще дорого обойдется.
Среди производственных рисков есть и социальные, связанные с теми или иными конфликтами. Здесь надо выделить конфликты между службами (отделами, цехами), с которыми можно бороться, оптимизируя организационную структуру предприятия. Далее - различного происхождения конфликты между менеджерами высшего звена; конфликты между профсоюзами и администрацией по поводу заработной платы или условий труда, и др. Современные методы управления персоналом позволяют заранее спрогнозировать многие из таких конфликтов и предложить пути их разрешения.
Коммерческие риски. Речь идет о рисках, связанных с неопределенностью будущей рыночной ситуации в стране. В частности, о будущих действий поставщиков в связи с меняющимися предпочтениями потребителей. Напомним, например, о быстрых изменениях на рынке вычислительной техники в связи с появлением персональных компьютеров. Мода в той или иной степени отражается на поведении потребителей во многих областях.
Весьма существенны риски, связанные с деятельностью партнеров организации - участников экономической жизни (в том числе их законопослушностью как налогоплательщиков), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, отношением к соблюдению обязательств. Особенно надо отметить роль конкурентного окружения, от действий которого зависит многое в судьбе конкретного предприятия. В частности, важны информационные риски, связанные с промышленным шпионажем и возможностями проникновения конкурентов в коммерческие тайны и иного воздействия на внутренние дела организации, в частности, через компьютерные сети типа Интернет. 
К этому же типу можно отнести риски, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах, с взаимоотношениями рассматриваемой организации с органами местной и региональной власти, как официальными, так и криминальными. 
Финансовые риски. Отметим прежде всего риски, связанные с колебаниями цен на товары и услуги (динамикой инфляции), ставки рефинансирования Центрального банка, норм банковских процентов по кредитам и депозитам, валютных курсов и других макроэкономических показателей, в том числе котировок государственных и частных (корпоративных) ценных бумаг. Часть этих рисков носит объективный, а часть – число спекулятивный характер. К этому же разделу можно отнести риски, связанные с нестабильностью законодательства и текущей экономической политики (т.е. с деятельностью руководства страны, министерств и ведомств). Дополнительные проблемы создает множественность нормативно-правовых актов, регулирующих хозяйственно-экономическую деятельность организации (порядка 104 , если считать не только федеральные нормативно-правовые акты, но и нормативно-правовые акты субъектов федерации, например, г. Москвы), зачастую противоречащих друг другу, что вызывает необходимость в участии в работе организации юристов, в том числе в судебных процессах.   
Риски, возникающие на уровне государства и  Земли в целом. К этому типу отнесем риски, связанные с политической ситуацией в целом, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны. Типичным примером являются риски, связанные с заметным изменением курса страны в результате тех или иных выборов. Другой пример – российский кризис, начавшийся в августе 1998 г. и непосредственно вызванный решением трех чиновников. Большое значения имеют риски, связанные с социальной борьбой («рельсовая война», забастовки, массовые столкновения, терроризм, и др.)…
Внешнеэкономические риски, например, связанные с динамикой цены на нефть, крупномасштабными  зарубежными финансовыми (в Юго-Восточной Азии) или военными (Югославия, Ирак) кризисами и т.д., могут оказать существенное воздействие на рассматриваемую организацию (предприятие).
Большое число рисков связано с природными явлениями. Их можно объединить под именем «экологические». К ним относятся, в частности, риски, связанные с неопределенностью ряда природных явлений. Типичным примером является погода, от которой зависят урожайность (а потому и цены на сельскохозяйственные товары), расходы на отопление и уборку улиц, доходы от туризма и др. Обратим внимание на риски, связанные с недостаточными знаниями о природе (например, нам неизвестен точный объем полезных ископаемых в том или ином месторождении, а потому мы не можем точно предсказать развитие добывающей промышленности и объем налоговых поступлений от ее предприятий). Нельзя забывать о рисках экологических бедствий и катастроф, типа ураганов, смерчей, землетрясений, цунами, селей и др.
Каждый из перечисленных видов рисков может быть структурирован далее. Так, имеются крупные развернутые разработки по анализу рисков технологических аварий, в частности, на химических производствах и на атомных электростанциях (соответствующая теория именуется ВАБ – вероятностный анализ безопасности). Ясно, что аварии типа Чернобыльской существенно влияют на значения СТЭЭП-факторов (принятое сокращение для комплекса социальных, технологических, экономических, экологических и политических факторов, действующих на организацию) и тем самым на поступления и выплаты из бюджета как на местном, так и на федеральном уровне (что существенно, если «организация» – это муниципальный или государственный орган власти или его подразделение типа налоговой инспекции). 
Подходы к учету неопределенности при описании рисков. В теории принятия решений в настоящее время при компьютерном и математическом моделировании для описания неопределенностей чаще всего используют такие математические средства, как:
- вероятностно-статистические методы,
- методы статистики нечисловых данных, в том числе интервальной статистики и интервальной математики, а также методы теории нечеткости,
- методы теории конфликтов (теории игр).
Они применяются в имитационных, эконометрических, экономико-математических моделях, реализованных обычно в виде программных продуктов.
Некоторые виды неопределенностей связаны с безразличными к организации силами - природными (погодные условия) или общественными (смена правительства). Если явление достаточно часто повторяется, то его естественно описывать в вероятностных терминах. Так, прогноз урожайности зерновых вполне естественно вести в вероятностных терминах. Если событие единично, то вероятностное описание вызывает внутренний протест, поскольку частотная интерпретация вероятности невозможна. Так, для описания неопределенности, связанной с исходами выборов или со сменой правительства, лучше использовать методы теории нечеткости, в частности, интервальной математики (интервал – удобный частный случай описания нечеткого множества). Наконец, если неопределенность связана с активными действиями соперников или партнеров, целесообразно применять методы анализа конфликтных ситуаций, т.е. методы теории игр, прежде всего антагонистических игр, но иногда полезны и более новые методы кооперативных игр, нацеленных на получение устойчивого компромисса.
Подходы к оцениванию рисков. Понятие "риск", как уже отмечалось, многогранно. Например, при использовании статистических методов управления качеством продукции риски - это вероятности некоторых событий (в статистическом приемочном контроле риск поставщика - это вероятность забракования партии продукции хорошего качества, а риск потребителя - приемки "плохой" партии; при статистическом регулировании процессов рассматривают риск незамеченной разладки и риск излишней наладки). Тогда оценка риска – это оценка вероятности, точечная или интервальная, по статистическим данным или экспертная. В таком случае для управления риском задают ограничения на вероятности нежелательных событий. Иногда под уменьшением риска понимают уменьшение дисперсии случайной величины, поскольку при этом уменьшается неопределенность. В теории принятия решений риск - это плата за принятие решения, отличного от оптимального, он обычно выражается как математическое ожидание. В экономике плата измеряется обычно в денежных единицах, т.е. в виде финансового потока (потока платежей и поступлений) в условиях неопределенности.
Методы математического моделирования позволяют предложить и изучить разнообразные методы оценки риска. Широко применяются два вида методов - статистические, основанные на использовании эмпирических данных, и экспертные, опирающиеся на мнения и  интуицию специалистов.  
Чтобы продемонстрировать сложность проблемы оценивания риска и различные существующие подходы, рассмотрим простейший случай. Пусть неопределенность носит вероятностный характер, а потери описываются одномерной случайной величиной (а не случайным вектором и не случайным процессом). Другими словами, ущерб адекватно описывается одним числом, а величина этого числа зависит от случая.
Итак, пусть величина порожденного риском ущерба моделируется случайной величиной Х (в смысле теории вероятностей). Как известно, случайная величина описывается функцией распределения
F(x) = P (X < x), 
где x – действительное число (т.е., как говорят и пишут математики, любой элемент действительной прямой, традиционно обозначаемой R1). Поскольку Х обычно интерпретируется как величина ущерба, то Х - неотрицательная случайная величина.
В зависимости от предположений о свойствах функции распределения F(x) вероятностные модели риска делятся на параметрические и непараметрические. В первом случае предполагается, что функция распределения входит в одно из известных семейств распределений – нормальных (т.е. гауссовских), экспоненциальных или иных. Однако обычно подобное предположение является мало обоснованным - реальные данные не хотят "втискиваться" в заранее заданное семейство. Тогда необходимо применять непараметрические статистические методы, не предполагающие, что распределение ущерба взято из того или иного популярного среди математиков семейства. При использовании непараметрических статистических методов обычно принимают лишь, что функция распределения F(x) является непрерывной функцией числового аргумента х.
Обсудим два распространенных заблуждения. Во-первых, часто говорят, что поскольку величина ущерба зависит от многих причин, то она должна иметь т.н. нормальное распределение. Это неверно. Все зависит от способа взаимодействия причин. Если причины действуют аддитивно, то, действительно, в силу Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей  есть основания использовать нормальное (гауссово) распределение. Если же причины действуют мультипликативно, то в силу той же Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей следует приближать распределение величины ущерба Х с помощью логарифмически нормального распределения. Если же основное влияние оказывает "слабое звено" (где тонко, там и рвется), то согласно теоремам, доказанным академиком Б.В.Гнеденко, следует приближать распределение величины ущерба Х с помощью распределения из семейства Вейбулла-Гнеденко. К сожалению, в конкретных практических случаях различить эти варианта обычно не удается.
Во-вторых, неверно традиционное представление о том, что погрешности измерения нормально распределены. Проведенный многими специалистами тщательный анализ погрешностей реальных наблюдений показал, что их распределение в подавляющем большинстве случаев отличается от гауссова. Сводка этих исследований приведена в работе [1]. Среди специалистов распространено такое шуточное утверждение: «Прикладники обычно думают, что математики доказали, что погрешности распределены нормально, а математики считают, что прикладники установили это экспериментально». И те, и другие ошибаются. К сожалению, в настоящее время в экологической и экономической литературе имеется масса ошибочных утверждений. Существенная часть ошибок относится к использованию математических методов. Особенно это касается статистики и эконометрики. Причины появления ошибок разнообразны. Некоторые из них подробно обсуждаются в учебном пособии [1] и статье [29].
Итак, рассмотрим ситуацию, когда возможная величина ущерба, связанного с риском, описывается функцией распределения F(x)=P(Х<x). Обычно стараются перейти от функции, описываемой (с точки зрения математики) бесконечно большим числом параметров, к небольшому числу числовых параметров, лучше всего к одному. Для положительной случайной величины (величины ущерба) часто рассматривают такие ее характеристики, как
	 - математическое ожидание;
 	- медиана и, более общо, квантили, т.е. значения х = х(а), при которых функция распределения достигает определенного значения а; другими словами, значение квантили х = х(а) находится из уравнения F(x) =  а ;
	 - дисперсия (часто обозначаемая как "сигма-квадрат");
	 - среднее квадратическое отклонение (квадратный корень из дисперсии, т.е. "сигма");
	 - коэффициент вариации (среднее квадратическое отклонение, деленное на математическое ожидание);
 	-линейная комбинация математического ожидания и среднего квадратического отклонения (например, типично желание считать, что возможные значения ущерба расположены в таком интервале: математическое ожидание плюс-минус три сигма); 
 	- математическое ожидание функции потерь, и т.д.
Этот перечень, очевидно, может быть продолжен.
	Тогда задача оценки ущерба может пониматься как задача оценки той или иной из перечисленных характеристик. Чаще всего оценку проводят по эмпирическим данным (по выборке величин ущербов, соответствующим происшедшим ранее аналогичным случаям). При отсутствии эмпирического материала остается опираться на экспертные оценки, которым посвящена значительная часть следующей главы. Наиболее обоснованным является модельно-расчетный метод, опирающийся на модели управленческой, экономической, социально-психологической, эколого-экономической ситуации, позволяющие рассчитать характеристик ущерба. 
	Подчеркнем здесь, что характеристик случайного ущерба имеется много. Выше перечислено 7 видов, причем некоторые из них - второй, шестой и седьмой - содержат бесконечно много конкретных характеристик. Нельзя ограничиваться только средним ущербом, под которым обычно понимают математическое ожидание, хотя медиана ущерба не меньше соответствует этому термину. Весьма важны верхние границы для ущерба, т.е. квантили порядка а, где а близко к 1, например, а = 0,999999. При этом с вероятностью, не превосходящей 0,000001, реальный ущерб будет меньше х(0,999999). Сложные проблемы состоят в обоснованном вычислении границы х(0,999999), их мы не будем здесь касаться. 
Тогда минимизация риска может, например, состоять:
1) в минимизации математического ожидания (ожидаемых потерь), 
2) в минимизации квантиля распределения (например, медианы функции распределения потерь или квантиля порядка 0,99, выше которого располагаются большие потери, встречающиеся крайне редко - в 1 случае из 100),
3) в минимизации дисперсии (т.е. показателя разброса возможных значений потерь),
4) в минимизации суммы математического ожидания и утроенного среднего квадратического отклонения (на основе известного "правила трех сигм"), или иной линейной комбинации математического ожидания и среднего квадратического отклонения (используют в случае близости распределения потерь к нормальному как комбинацию подходов, нацеленных на минимизацию средних потерь и разброса возможных значений потерь),
5) в максимизации математического ожидания функции полезности (в случае, когда полезность денежной единицы меняется в зависимости от общей располагаемой суммы, как предполагается в учебном пособии по микроэкономике [30], в частности, когда необходимо исключить возможность разорения экономического агента), и т.д.
Перечень может быть продолжен. Например, не использована такая характеристика случайного ущерба, как коэффициент вариации. Однако целью настоящего рассмотрения не является построение всеобъемлющей системы постановок задач минимизации риска, поэтому ограничимся сказанным. 
Обсудим пять перечисленных постановок. Первая из них – минимизация средних потерь – представляется вполне естественной, если все возможные потери малы по сравнению с ресурсами предприятия. В противном случае первый подход неразумен. Рассмотрим условный пример. У человека имеется 10000 рублей. Ему предлагается подбросить монету. Если выпадает «орел», то он получает 50000 рублей. Если же выпадает «цифра», он должен уплатить 20000 рублей. Стоит ли данному человеку участвовать в описанном пари? Если подсчитать математическое ожидание дохода, то, поскольку каждая сторона монеты имеет одну и ту же вероятность выпасть, равную 0,5, оно равно 50000 х 0,5 + (-20000) х 0,5 = 15000. Казалось бы, пари весьма выгодно. Однако большинство людей на него не пойдет, поскольку с вероятностью 0,5 они лишатся всего своего достояния и останутся должны 10000 рублей, другими словами, разорятся. Здесь проявляется психологическая оценка ценности рубля, зависящая от общей имеющейся суммы – 10000 рублей для человека с обычным доходом значит гораздо больше, чем те же 10000 руб. для миллиардера.
Второй подход нацелен как раз на минимизацию больших потерь, на защиту от разорения. Другое его применение – исключение катастрофических аварий, например, типа Чернобыльской. При втором подходе средние потери могут увеличиться (по сравнению с первым), зато максимальные будут контролироваться.
Третий подход нацелен на минимизацию разброса окончательных результатов. Средние потери при этом могут быть выше, чем при первом, но того, кто принимает решение, это не волнует – ему нужна максимальная определенность будущего, пусть даже ценой повышения потерь.   
Четвертый подход сочетает в себе первый и третий, хотя и довольно примитивным образом. Проблема ведь в том, что задача управления риском в рассматриваемом случае – это по крайней мере двухкритериальная задача – желательно средние потери снизить (другими словами, математическое ожидание доходов повысить), и одновременно уменьшить показатель неопределенности – дисперсию. Хорошо известны проблемы, возникающие при многокритериальной оптимизации.
Наиболее продвинутый подход – пятый. Но для его применения необходимо построить функцию полезности. Это – большая самостоятельная задача. Обычно ее решают с помощью специально организованного эконометрического исследования. 
Если неопределенность носит интервальный характер, т.е. описывается интервалами, то естественно применить методы статистики интервальных данных (как части интервальной математики), рассчитать минимальный и максимальный возможный доходы и потери, и т.д.
	Разработаны различные способы уменьшения экономических рисков, связанные с выбором стратегий поведения, в частности, диверсификацией, страхованием и др. Причем эти подходы относятся не только к отдельным организациям. Так, применительно к системам налогообложения диверсификация означает использование не одного, а системы налогов, чтобы нейтрализовать действия налогоплательщиков, нацеленные на уменьшение своих налоговых платежей. Однако динамика реальных экономических систем такова, что любые формальные модели дают в лучшем случае только качественную картину. Например, не существует математических моделей, позволяющих достаточно точно спрогнозировать инфляцию вообще и даже реакцию экономики на одноразовое решение типа либерализации цен.
Необходимость применения экспертных оценок при оценке и управлении рисками. Из сказанного выше вытекает, что разнообразные формальные методы оценки рисков и управления ими во многих случаях (реально во всех нетривиальных ситуациях) не могут дать однозначных рекомендаций. В конце процесса принятия решения - всегда человек, менеджер, на котором лежит ответственность за принятое решение. 
Поэтому процедуры экспертного оценивания естественно применять не только на конечном, но и на всех остальных этапах анализа рассматриваемого организацией проекта, используя при этом весь арсенал теории и практики экспертных оценок. 
При этом нецелесообразно полностью отказываться от использования формально-экономических методов, например, основанных на вычислении чистых текущих (приведенных, дисконтированных) потерь и других характеристик. Использование соответствующих программных продуктов полезно для принятия обоснованных решений. Однако нельзя абсолютизировать формально-экономические методы. На основные вопросы типа: достаточно ли высоки доходы, чтобы оправдать риск, или: что лучше - быстро, но мало, или долго, но много - ответить могут только менеджеры с помощью экспертов. 
Поэтому система поддержки принятия решений в организации должна сочетать формально-экономические и экспертные процедуры. 
Разработка системы поддержки принятия решений в организации, нацеленной на оценивание рисков и управление ими – не простое дело. Укажем несколько проблем, связанных с подобной работой. Совершенно ясно, что система должна быть насыщена конкретными численными данными об экономическом состоянии региона, страны, возможно и мира в целом. Добыть такие данные нелегко, в частности, потому, что сводки Российского статистического агентства (ранее – Госкомстата РФ) искажены (подробнее о состоянии теории и практики статистики в России см. главу 1 в учебном пособии [1] и статью [29]). 
В частности, Институт высоких статистических технологий и эконометрики занялся изучением инфляции именно потому, что наши данные по этому показателю превышали данные Госкомстата РФ примерно в 2 раза (см. главу 7 в [1]). Зарубежные источники также содержат неточности.. Так, при составлении балансовых соотношений для макроэкономических показателей по данным [31] выяснилось, что государство должно иметь дополнительный источник доходов в несколько сотен миллиардов долларов, а доходы бизнеса имеют излишек в 30 миллиардов долларов. Другими словами, популярное учебное пособие [31] содержит данные, не согласующиеся друг с другом. Ошибка ли это авторов или сознательная фальсификация с целью скрыть от читателей характеристики американской экономики – не известно. 
	Подходы к управлению рисками. При оценке, анализе и управлении рисками могут оказаться полезными известные публикации по методам учета финансового риска [32-36]. При использовании широкого арсенала статистических методов необходимо учитывать особенности их развития в России и СССР, наложившие свой отпечаток на современное состояние в области кадров и литературных источников. 
Страхование и диверсификация – распространенные методы уменьшения неопределенности, присущей рискам, за счет повышения среднего уровня затрат.
Чтобы управлять, надо знать цель управления и иметь возможность влиять на те характеристики риска, которые определяют степень достижения цели. 
Обычно можно выделить множество допустимых управляющих воздействий, описываемое с помощью соответствующего множества параметров управления. Тогда указанная выше возможность влиять на те характеристики риска, которые определяют степень достижения цели, формализуется как выбор значения управляющего параметра. При этом управляющий параметр может быть числом, вектором, быть элементом конечного множества или иметь более сложную математическую природу.
Основная проблема – корректная формулировка цели управления рисками. Поскольку существует целый спектр различных характеристик риска (например, если потери от риска моделируются случайной величиной), то оптимизация управления риском сводится к решению задачи многокритериальной оптимизации. Например, естественной является задача одновременной минимизации среднего ущерба (математического ожидания ущерба) и разброса ущерба (дисперсии ущерба). 
Как известно, для любой многокритериальной задачи целесообразно рассмотреть множество решений (т.е. значений параметра управления), оптимальных по Парето. Эти решения оптимальны в том смысле, что не существует возможных решений, которые бы превосходили бы Парето-оптимальные решения одновременно по всем критериям. Точнее, превосходили бы хотя бы по одному критерию, а по остальным были бы столь же хорошими. Теория Парето - оптимальных решений хорошо развита (см., например, монографию [37]).
Ясно, что для практической реализации надо выбирать одно из Парето - оптимальных решений. Как выбирать? Разработан целый спектр подходов, из которых выбор может быть сделан только субъективным образом. Таким образом, снова возникает необходимость применения методов экспертных оценок.
Эксперты могут выбирать непосредственно из множества Парето - оптимальных решений, если оно состоит лишь из нескольких элементов. Или же они могут выбирать ту или иную процедуру сведения многокритериальной задачи к однокритериальной.
Как пытаются решать многокритериальные задачи? Один из подходов – выбрать т.н. «главный критерий», по которому проводить оптимизацию, превратив остальные критерии в ограничения. Например, минимизировать средний ущерб, потребовав, чтобы дисперсия ущерба не превосходила заданной величины. 
Иногда задача многокритериальной оптимизации допускает декомпозицию. Найдя оптимальное значение для главного критерия, можно рассмотреть область возможных значений для остальных критериев, выбрать из них второй по важности и оптимизировать по нему, и т.д.
Что же делают эксперты? Они выбирают главный критерий (или упорядочивают критерии по степени важности), задают численные значения ограничений, иногда точность или время вычислений.
Второй основной подход – это свертка многих критериев в один интегральный и переход к оптимизации по одному критерию. Например, рассматривают линейную комбинацию критериев. Строго говоря, метод «главного критерия» – один из вариантов свертки, в котором вес главного критерия равен 1, а веса остальных – 0. Построение свертки, в частности, задание весов, целесообразно осуществлять экспертными методами.
Используют также методы, основанные на соображениях устойчивости (наиболее общий подход к изучению устойчивости рассмотрен в монографии [3]). При этом рассматривают область значений управляющих параметров, в которых значение оптимизируемого одномерного критерия (главного параметра или свертки) отличается от оптимального не более чем на некоторую заданную малую величину. Такая область может быть достаточно обширной. Например, если в линейном программировании одна из граней многогранника, выделенного  ограничениями, почти параллельна плоскости равных значений оптимизируемого критерия, то вся эта грань войдет в рассматриваемую область. В выделенной области можно провести оптимизацию другого параметра, и т.д. При таком подходе эксперты выбирают допустимое отклонение для основного критерия, выделяют второй критерий, задают ограничения и т.д.
Отметим, что рассмотренные выше вероятностно-статистические подходы к оцениванию рисков предполагают использование в качестве критериев таких характеристик случайной величины, как математическое ожидание, медиана, квантили, дисперсия и др. Эти характеристики определяются функцией распределения случайного ущерба, соответствующего рассматриваемому риску. При практическом использовании этого подхода перечисленные характеристики оцениваются по статистическим данным. Они оцениваются по выборке, состоящей из наблюденных величин ущерба. При этом необходимо вычислять доверительные интервалы, содержащие оцениваемые теоретические характеристики с заданной доверительной вероятностью. Таким образом, критерий, на использовании которого основана оптимизация, всегда определен лишь с некоторой точностью, а именно, лишь с точностью до полудлины доверительного интервала. Таким образом, мы приходим к постановке, рассмотренной в предыдущем абзаце. 
Необходимо обратить внимание на существенное изменение ситуации в области вычислительной оптимизации за последние 40 лет. Если в 1960-е годы из-за маломощности тогдашних компьютеров большое значение имела разработка быстрых методов счета, то в настоящее время внимание переносится на постановки задач и интерпретацию результатов. По нашим наблюдениям, это объясняется не только наличием различных программных продуктов по оптимизации, но и тем, что почти любую практическую задачу оптимизации можно решить простейшими методами типа переборных (перебирая возможные значения управляющих параметров с маленьким шагом), либо методом случайного поиска, поскольку быстродействие современных компьютеров позволяет это сделать.
В риск-менеджменте компании целесообразно выделить оперативное управление риском и стратегическое управление риском. Первый вид деятельности – постоянно проводящаяся работа, связанная с обеспечением качества продукции, плановым снижением экологических рисков [38, 39], работой с покупателями, поставщиками, персоналом, связанная с повышением лояльности, и т.д. 
Стратегический риск-менеджмент – составная часть стратегического менеджмента и тем самым стратегического планирования [40]. Надо оценивать риски высокого уровня, например, прогнозировать наличие в продаже и цену тех или иных товаров через 10-20 лет, например, нефти и «больших» компьютеров. Большое значение на этом уровне имеет теория прогнозирования и экспертные оценки. 
 
3.3.3. Об одном подходе к оценке рисков для малых предприятий
(на примере выполнения инновационных проектов в вузах)
 
В качестве примера разработки и применения вероятностно-статистических (с использованием экспертов) методов оценки риска в конкретной прикладной задаче рассмотрим разработанный Институтом высоких статистических технологий и эконометрики подход к оценке рисков для малых предприятий. Опишем его на примере выполнения инновационных проектов в вузах.
Научно-исследовательский коллектив, выполняющий инновационный проект – это по сути своей малое предприятие. Однако такому предприятию целесообразно передать часть своих вспомогательных функций, включая оформление финансовых взаимоотношений, предприятию-носителю, в рассматриваемой в настоящем подразделе схеме – вузу. Известна роль технопарков в развитии малого венчурного бизнеса. Аналогично сказанному о вузах в технопарках часть функций входящих в него малых  предприятий выполняется службами, общими для всего технопарка. Примером подобного малого предприятия является Институт высоких статистических технологий и эконометрики, базирующийся на факультете ИБМ МГТУ им. Н.Э.Баумана.
Во время переходного периода, нестабильности экономической системы, по мере разрушения производственной базы страны все чаще и чаще ставится вопрос о необходимости развития  малых форм предпринимательской деятельности как катализатора дальнейшего процесса становления и восстановления российской экономики. Устойчивое, а, следовательно, успешное функционирование предприятий невозможно без учета изменяющейся окружающей среды. Усиливающаяся конкурентная борьба, как на отечественном, так и на международном рынке  диктует  особые условия выживания  малых предприятий, вызывает необходимость разработки, отслеживания и внедрения новых прогрессивных процессов и технологий, то есть инноваций. 
Основные понятия инновационного менеджмента. В термин "инновация" различные авторы зачастую вкладывают разный смысл. Так, в [41] под инновацией (нововведением) понимают итоговый результат создания и освоения (внедрения) принципиально нового или модифицированного средства (новшества). Оно должно удовлетворять конкретные общественные потребности и давать те или иные положительные эффекты (экономические, научно-технические, социальные, экологические и др.). М. Хучек [42] отмечает, что в "словаре польского языка" инновация означает внедрение чего-либо нового, какой-либо новой вещи, новинку, реформу. А. И. Пригожин [43] считает, что нововведение сводится к развитию технологии, техники, управления на стадиях их зарождения, освоения, распространения на других объектах. Ю. П. Морозов [44] под инновациями в широком смысле понимает прибыльное использование новаций в виде новых технологий, видов продукции, организационно-технических и социально-экономических решений производственного, финансового, коммерческого или иного характера. В соответствии с Руководством Фраскати (документ принят ОЭСР в 1993 году в итальянском городе Фраскати) инновация определяется как конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо в новом подходе к социальным услугам. Авторы справочного пособия [45] считают, что инновация — использование в той или иной сфере общества результатов интеллектуальной (научно-технической) деятельности, направленных на совершенствование процесса деятельности или его результатов.
По нашему мнению, инновация – это любое нововведение [40]. Насколько нововведение хорошо (в том или ином смысле), определяется при анализе или со временем, но эта оценка не должна входить в определение изучаемого явления.
Инновационный процесс - более широкое понятие и может быть рассмотрен с различных позиций и с различной степенью детализации.
Во-первых, он представляет собой осуществление научно-исследовательской, научно-технической, собственно инновационной, производственной деятельности и маркетинга. Во-вторых, под ним можно понимать временные этапы жизненного цикла нововведения от возникновения идеи до ее разработки и распространения. В-третьих, с финансовой точки зрения его можно рассматривать как процесс финансирования и инвестирования разработки и распространения нового вида продукта или услуги. В этом случае он выступает в качестве инновационного проекта, рассматриваемого как частный случай инвестиционного проекта.
В общем виде инновационный процесс состоит в получении и коммерциализации изобретения, новых технологий, видов продукции и услуг, решений производственного, финансового, административного или иного характера и других результатов интеллектуальной деятельности. Опишем типовые этапы инновационного процесса. 
Как правило, на первом этапе инновационного процесса проводятся фундаментальные исследования. Они обычно осуществляются в академических институтах, высших учебных заведениях и отраслевых специализированных институтах, лабораториях. На данном этапе имеется наибольшая вероятность отрицательного результата, поэтому повсюду в мире финансирование фундаментальных исследований осуществляется в основном из государственного бюджета на безвозвратной основе. 
На втором этапе проводятся исследования прикладного характера. Они осуществляются в научных учреждениях всех видов и финансируются как за счет бюджета (в рамках государственных научных программ или на конкурсной основе), так и за счет негосударственных заказчиков. Только на данном этапе в качестве инвесторов могут появляться частные фирмы. Поскольку результат прикладных исследований далеко не всегда предсказуем, сопряжен с большой долей неопределенности, на этом этапе также велика вероятность получения отрицательного результата. 
На третьем этапе осуществляются опытно-конструкторские и экспериментальные разработки. Они проводятся как в специализированных лабораториях, КБ, опытных производствах, НИИ, так и в научно-производственных подразделениях крупных промышленных предприятий. Источники финансирования те же, что и на втором этапе, а также собственные средства организаций.
На четвертом этапе осуществляется процесс коммерциализации нового продукта, который заключается в запуске его в производство и выхода  на рынок и движении далее по основным этапам жизненного цикла продукта. На рубеже третьего этапа и выхода на рынок, как правило, требуются большие инвестиции в производство для создания (расширения) производственных мощностей, подготовки технологических процессов и персонала, рекламной деятельности и др.
	В России  до 1990-х годов инновационная деятельность велась в основном в крупных государственных учреждениях, управляемых посредством бюджетного финансирования и планирования. В условиях кризиса отечественной экономики особое значение приобретает развитие малого предпринимательства в сфере инновационной деятельности, так как  именно малые предприятия являются наиболее мобильными и адаптирующимися предпринимательскими структурами, так как из-за ограниченности ресурсов малые предприятия ориентированы на ускоренную разработку и способны быстрее, чем крупные предприятия, перестраивать  производство и внедрять инновации.
Освоению нововведений препятствует множество факторов: отсутствие необходимых навыков и знаний, недостаток кадровых, финансовых и материально-технических ресурсов и т.д. Учитывая слабую роль государства в развитии  и стимулировании инноваций, предприниматели должны изыскивать возможности развития инноваций в малом бизнесе.
Одной из таких возможностей является сотрудничество с вузами на предмет разработки и реализации инновационных проектов. Оно может способствовать решению такой проблемы, как нехватка квалифицированных кадров или  отсутствие  у персонала предприятия специализированных знаний и навыков, требующихся для разработки (внедрения) инновационного проекта. Такое сотрудничество может осуществляться путем финансирования научно-технической разработки инновационного проекта в вузе. При этом партнером со стороны вуза выступает творческий коллектив, который надо рассматривать как малое предприятие, осуществляющее часть своих вспомогательных функций через структуры вуза. 
Осуществляя подобное сотрудничество, надо всегда помнить, что инновации часто  связаны с большим риском. Чем больше оригинального содержится  в результатах инновационного процесса, тем значительнее ожидаемая прибыль и тем выше степень риска при внедрении нового товара или процесса. Главными факторами, на которых сосредотачиваются мероприятия по снижению уровня инновационных рисков, выступают объем и надежность информации об источниках риска, а также степень контроля над ними. Одним из инструментов подобного контроля является создание и использование методики расчета вероятностей успешной реализации инновационных проектов в вузах и соответствующих рисков.  Целью данного подраздела учебника как раз и является составление примерной схемы расчета рисков инновационных проектов в вузах. 
Инновационные проекты в вузах. Можно сказать, что  большая часть научного потенциала страны сейчас сосредоточена в российских вузах. Здесь квалификация работников была и остается очень  высокой. Однако, хотя и не в таких масштабах, как в науке и на промышленных предприятиях, наблюдается отток кадров, но тем не менее он присутствует. Причем в первую очередь речь идет о так называемой «внутренней утечке умов», т.е. прежде всего переходе  квалифицированных специалистов из вузов в сферу бизнеса. Открывшиеся здесь широкие возможности позволили многим бывшим преподавателям и ученым относительно легко найти высокооплачиваемую, «перспективную» работу. Как следствие, многие руководители банков, инвестиционных и промышленных компаний, совместных предприятий и других крупных, средних и малых коммерческих структур имеют ученые степени, хотя и не владеют экономическими знаниями в должной степени. Подобного рода перераспределение квалифицированных кадров, возможно, способствовало подъему новых для России отраслей «рыночной экономики», но, очевидно, явилось и серьезным ударом по отечественной науке. 
Произошло не только сокращение численности персонала научно-исследовательских подразделений вузов, но и падение занятости профессорско-преподавательского состава исследованиями и разработками (по совместительству). Исследовательская работа в условиях недостатка финансовых средств в высших учебных заведениях оплачивается значительно ниже, чем, например, преподавание в частных вузах, платных группах и на разного рода курсах, что снижает ее привлекательность в глазах преподавателей. Тем не менее, вузы являются одной из основных баз, где широкомасштабно, пусть не той же степени, как 10 лет назад, но ведутся научные исследования как фундаментального, так и прикладного характера, в том числе в рамках малых венчурных фирм.
Специфика инновационных проектов в вузах связана с небольшими объемами финансирования и краткими сроками, а больше всего – с  рисками, относящимися  непосредственно к научно-техническому развитию. Рассмотрим (в первом приближении) проблему оценивания рисков реализации инновационных проектов в вузах на основе вероятностных экономико-математических моделей.
	Обычно под инновационным проектом в вузе понимают проект, который опирается на ранее проведенные научно-технические разработки, приведшие к перспективным для коммерческого использования результатам. Поскольку вузы, как правило, не занимаются сами коммерческой деятельностью, то предполагается, что коммерческая реализация будет осуществляться внешним партнером (или партнерами). При этом вуз получит доход от реализации инновационного проекта - либо в виде процента от прибыли партнера, либо в виде единовременной выплаты (например, при покупке лицензии партнером).
	Таким образом, в инновационном проекте участвуют как минимум две организации - вуз (в лице его представителя – малого предприятия) и внешний партнер. Работа внутри вуза часто разбивается на два этапа - 1) собственно научно-исследовательскую работу прикладного характера и 2) разработку технологии выпуска продукции. В деятельности внешнего партнера также можно выделить этапы, например, такие: 
1) 	освоение выпуска продукции, 
2) 	переход к массовому выпуску (что предполагает предварительную рекламную кампанию и иную маркетинговую деятельность),
3) 	 продажу первых партий продукции, 
4) 	первое получение оплаты от покупателей, 
5) 	первое поступление средств на расчетный счет  вуза (субсчет малого предприятия), и т.д.
	Таким образом, для успешного завершения инновационного проекта, как правило, необходим внешний партнер, с деятельностью которого связана своя группа рисков. Разумеется, возможны исключения. Если инновационный проект связан с доведением до коммерческого распространения программного продукта, то вуз (в лице своего представителя - малого предприятия) может взять на себя маркетинг и рекламную кампанию, а также и продажу. Если инновационный проект посвящен развитию внутривузовской сети ЭВМ, то может быть запланировано покрытие расходов за счет источников финансирования тех структур вуза, которые будут пользоваться этой сетью. 

Схема.
Риск невыполнения работы в соответствии с техническим заданием

Риск невозврата (полного или частичного) средств

Риск недооценки сложности научно-технической задачи

Риск смены научного руководителя темы 
(из-за болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу)

Риск, связанный с  нехваткой времени

Риск, связанный с решениями руководства вуза
( например, в связи с задержками зарплаты средства, выделенные на выполнение инновационного проекта, могут быть направлены на выплату зарплаты сотрудникам вуза, не участвующим в проекте)

Риск, связанный с решениями центральных органов
(например, в 1 квартале 1996 года  средства выделялись только на зарплату, из-за чего невозможно было приобретать необходимое оборудование и расходные материалы)

Риск, связанный с ненадежностью деловых партнеров или заказчиков

 Возможные риски реализации инновационных проектов.

	

Структура и выраженность рисков реализации инновационных проектов в вузах несколько отличаются от таковых для инновационных проектов вообще и тем более от рисков разнообразных инвестиционных проектов.
	На первое место выходят риски невыполнения работы в соответствии с техническим заданием и невозврата (полного или частичного) средств. Риски могут быть, в частности, связаны с различными трудностями (см. приведенную выше схему).
	Возможные итоги выполнения инновационной работы можно описать следующим образом:
	а) работа и финансовые обязательства всех партнеров выполнены в полном объеме;
	б) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но по каким-либо причинам внешний партнер свои обязательства, в том числе финансовые, выполнил не в полном объеме;
	в) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но коммерческая часть проекта сорвана (внешним партнером), финансовые обязательства не выполнены;
	г) научно-исследовательская часть работы не выполнена полностью, но получены существенные научные результаты; для окончания работы требуется некоторое время;
	д) научно-исследовательская часть работы не выполнена, но получены некоторые интересные научные результаты; однако планируемый вначале научный результат  не будет достигнут в обозримое время;
	е) выполнение в вузе инновационной работы сорвано полностью.
	Также при любом из вышеперечисленных исходов существует вероятность осуществления макроэкономического риска, которое может еще более ухудшить результат выполнения инновационного процесса.
	Таким образом, только в двух случаях из шести оценка однозначна: итог а) - это полный успех, а итог е) - это полный провал. В остальных случаях - итоги б), в), г), д) - получены некоторые научные результаты, а в случае итога б) - также и некоторые коммерческие результаты. При этом в случае итогов а), б), в) научно-исследовательский коллектив выполнил все, что от него требовалось, хотя "полный успех" имеет место только в одном из этих трех случаев - в зависимости от результатов работы внешнего партнера.
Рассмотрим примерную схему расчета рисков реализации инновационных проектов в вузах.
Модель инновационного проекта. Начнем с выделения основных факторов, определяющих риски реализации инновационных проектов в вузах.
	Будем исходить из двухступенчатой схемы: сначала работает научно-исследовательский коллектив, затем он передает свои разработки внешнему партнеру, и тот начинает коммерческий этап. Считаем, что научно-исследовательский коллектив и внешний партнер работают независимо друг от друга (в теоретико-вероятностном смысле).
	Вероятность того, что научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою работу, зависит от двух групп факторов, определяемых ситуациями соответственно внутри коллектива исполнителей и внутри вуза. Будем считать, что эти группы факторов также независимы между собой. Четвертый фактор риска - макроэкономический, т.е. ситуация в народном хозяйстве (степень выраженности неплатежей, инфляции, нерациональной налоговой политики и т.д.). 
Таким образом, выделяются четыре основные группы факторов риска:
	- связанные с коллективом исполнителей,
	- связанные с вузом,
	- связанные с внешним партнером,
	- связанные с общей экономической обстановкой.
	Принимаем, что все четыре фактора независимы между собой (в теоретико-вероятностном смысле). 
	В соответствии со сказанным выше основная формула математической модели расчета рисков реализации инновационных моделей в вузах имеет вид:
P = P1 * P2 * P3 * P4 ,
где Р - вероятность "полного успеха", т.е. итога а) согласно приведенной выше классификации, при этом риск того, что инновационный проект не будет осуществлен полностью, оценивается вероятностью "отсутствия полного успеха", т.е. величиной (1 - Р),
	P1 - вероятность того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта (следовательно, риск коллектива оценивается величиной 1-Р1), 
	P2 - вероятность того, что ситуация внутри вуза не помешает выполнению инновационного проекта (1- P2 - риск вуза),
	P3 - вероятность того, что внешний партнер полностью выполнит свою работу, после того, как научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою часть работы (1- P3 - риск партнера)
	P4 - вероятность того, что ситуация в народном хозяйстве не помешает выполнению инновационного проекта (1- P4 – макроэкономический риск, т.е. риск ситуации в стране).
	Следующий шаг - оценивание четырех перечисленных вероятностей. Будем их приближать с помощью линейных функций, т.е. представлять в виде:
Рn = 1 - А1nХ1n - А2nХ2n - ... - АКnХКn,
где
	- индекс n принимает одно из значений 1, 2, 3, 4, 
	- Х1n, Х2n,..., ХКn - факторы (переменные), используемые при вычислении оценки риска типа n,
	- А1n, А2n,..., АКn - коэффициенты весомости (важности) этих факторов.
	Приведенный ниже первоначальный перечень факторов при практическом использовании может быть дополнен в соответствии со спецификой вуза или проекта. 
	Значения факторов Х1n, Х2n,..., ХКn оценивают эксперты для каждого конкретного инновационного проекта, в то время как значения коэффициентов весомости А1n, А2n,..., АКn задаются одними и теми же для всех проектов - по результатам специально организованного экспертного опроса.
	На основе практического опыта работ, проведенных Институтом высоких статистических технологий и эконометрики, можно дать следующие рекомендации по организации работы вузовской экспертной комиссии, оценивающей инновационные проекты.
	Члены экспертной комиссии в вузе оценивают факторы Xmn по качественной шкале:
	0 - практически невозможное событие (с вероятностью менее 0,01),
	1 - крайне маловероятное событие (с вероятностью от 0,02 до 0,05),
	2 - маловероятное событие (вероятность от 0,06 до 0,10),
	3 - событие с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20),
	4 - достаточно вероятное событие (вероятность от 0,21 до 0,30),
	5 - событие с заметной вероятностью (более 0,30).
Согласно теории измерений [3] итоговая оценка дается как медиана индивидуальных оценок (при четном числе членов экспертной комиссии - как правая медиана).
	Поскольку максимально возможный балл - это 5, то сумма всех  весовых коэффициентов выбиралась равной 1/5 = 0,2. Таким образом, если по всем факторам (переменным) экспертами выставлены максимальные баллы, то соответствующая вероятность оценивается как 0, т.е. выполнение инновационного проекта признается невозможным.
	Для упрощения описания переменные Xm1 будем ниже обозначать Xm, переменные Xm2 - как Ym, вместо Xm3 будем писать Zm, а вместо Xm4 - Wm. При описании числовых значений коэффициентов Amn будем опускать индекс n, равный соответственно 1,2,3,4.
Структуризации вероятностей Р1 – Р4 посвящены  соответствующие разделы ниже. После них приведена итоговая формула для оценивания вероятности Р (и тем самым риска (1-Р) реализации инновационного проекта в  вузе).
Риск коллектива. Начнем с оценивания Р1 - вероятности того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта. Введем следующие переменные:  
	Х1 - на выполнении инновационного проекта скажется недооценка сложности научно-технической задачи (включая возможный выбор принципиально неверного направления работ),
	Х2 - на выполнении  работы скажется нехватка времени (из-за неправильного планирования процесса выполнения инновационного проекта, в то время как основное направление работ выбрано правильно),
	Х3 - на выполнении  работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с научным руководителем темы, в частности, с его длительным отсутствием или сменой  (из-за длительной командировки, болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу и т.д.),
	Х4 -  на выполнении  работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с иными непосредственными участниками работы (кроме руководителя).
	Заметим, что в двух последних позициях (факторы Х3 и Х4) причинами невыполнения работы могут быть и недостаточная квалификация руководителя работы либо иных членов научно-исследовательского коллектива. 
	Экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:
	А1 = 0,02, А2 = 0,08, А3 = 0,07, А4 = 0,03.
	Пример 1. Если итоговая оценка экспертов такова: Х1=3; Х2=2; Х3=4; Х4=1, то Р1 = 1 - А1*Х1 - А2*Х2 - А3*Х3 - А4*Х4 =  1 - 0,02*3 - 0,08*2 - 0,07*4 - 0,03*1 =  1 - 0,06 - 0,16 - 0,28 - 0,03 = 1 - 0,53 = 0,47.
	Таким образом, в данном конкретном случае эксперты достаточно скептически относятся к возможности выполнения работы в срок, причем основная причина скепсиса - в возможном отъезде научного руководителя (риск оценивается как 0,28), вторая заметная причина - возможный недостаток времени (риск оценивается как 0,16).
Риск вуза. 	Для оценивания Р2 введем следующие переменные:  
	Y1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся организационные изменения в вузе, предпринятые руководством вуза,
	Y2  - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся внутривузовские экономические проблемы (например, работы будут на какое-то время приостановлены из-за решения руководства вуза (несостоятельном с правовой точки зрения) о направлении средств, выделенных на финансирование инновационного проекта, на оплату труда преподавателей),
	Y3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие в вузе соответствующей материальной базы (оборудования, материалов, вычислительной техники, площадей и т.д.).
Предварительный экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:
А1 = 0,10; А2 = 0,08; А3 = 0,02.
Пример 2. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: Y1 = 1; Y2 = 4; Y3 = 0, то Р2 = 1 - А1*Y1 - А2*Y2 - А3*Y3 = 1 - 0,10*1 - 0,08*4 - 0,02*0 = 1 - 0,01 - 0,32 - 0 = 0,67.
По мнению экспертов, для данного проекта и вуза наибольшее отрицательное влияние могут оказать внутривузовские экономические проблемы (вклад в общий риск оценен как 0,32).
Риск партнера. Для оценивания риска Р3, связанного с деятельностью внешнего партнера,  введем следующие переменные:  
	Z1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с недостатками в работе его сотрудников,
	Z2 - на выполнение проекта повлияют финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с деятельностью конкретных государственных органов и частных фирм (например, неплатежи, административные решения), 
	Z3 -  работу над проектом сорвет изменение поведения возможных потребителей, например, из-за изменения моды или из-за решений соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанных, в частности, с выдачей лицензий, закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным (для большинства возможных потребителей) результатов инновационного проекта,
	Z4 - на возможности выполнения инновационного проекта отрицательно скажутся организационные преобразования у внешнего партнера, в частности, смена руководства.
	Пилотный экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:
	А1 = 0,03, А2 = 0,06, А3=  0,06, А4 = 0,05.
	Пример 3. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: Z1 = 3; Z2 = 5; Z3 = 1; Z4 = 4, то Р3 = 1 - А1*Z1 - А2*Z2 - А3*Z3 - А4*Z4 = 1 - 0,03*3 - 0,06*5 - 0,06*1 - 0,05*4 = 1 - 0,09 - 0,30 - 0,06 - 0,20  = 1 - 0,65 = 0,35.
Таким образом, эксперты достаточно скептически относятся к возможности успешного выполнения внешним партнером своих обязательств по договору, связанному с коммерческой реализацией разработок, выполненных по инновационному проекту. Основные "подводные камни", по их мнению, это действия конкретных государственных органов (вклад в общий риск оценен как 0,30), и нежелательные организационные преобразования (кадровые изменения) у внешнего партнера (вклад в риск равен 0,20). 	Макроэкономический риск. Под макроэкономическим риском понимаем риск, определяемый внешними по отношению к системе «вуз - внешний партнер» факторами, прежде всего теми, которые являются общими для всего народного хозяйства. Для оценивания Р4 введем переменные: 
	W1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие или сокращение номинального финансирования (неплатежи со стороны бюджета),
	W2 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется резкое сокращение реального финансирования (в сопоставимых ценах) из-за инфляции,
	W3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение статуса и/или задач вуза или его внешнего партнера (в частности, из-за ликвидации или реорганизации вуза) по решению вышестоящих органов (министерства (ведомства) или регионального руководства),
	W4 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся относящиеся к инновационному проекту решения соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанные, например, с закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным или нецелесообразным выполнение инновационного проекта.
	Пилотный экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов:
	А1 = 0,10, А2 = 0,05, А3 = 0,03, А4=  0,02.
	Пример 4. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: W1=3; W2=4; W3= 1; W4 = 2, то Р4 = 1 - А1*W1 - А2*W2 - А3*W3 - А4*W4 =1 - 0,10*3 - 0,05*4 - 0,03*1 - 0,02*2 = 1 - 0,30 - 0,20 - 0,03 - 0,04 = 1 - 0,57 = 0,43.
Таким образом, эксперты считают, что общая экономическая ситуация в стране может негативно сказаться на возможности выполнения рассмотренного ими инновационного проекта. Причем наиболее опасаются неплатежей со стороны государства (отсутствия или сокращения перечисления средств для выполнения проекта) и в несколько меньшей мере - уменьшения реального финансирования из-за инфляции (что, возможно, отвлечет членов научно-исследовательского коллектива на побочные заработки). 
Итоговые оценки. Сведем вместе полученные результаты. Вероятность успешного выполнения инновационного проекта оценивается по формуле:
Р = Р1* Р2* Р3* Р4,
где
	Р1 = 1 - 0,02*X1 - 0,08*X2 - 0,07*X3 - 0,03*X4,
	Р2 = 1 - 0,10*Y1 - 0,08*Y2 - 0,02*Y3, 
	Р3 = 1 - 0,03*Z1 - 0,06*Z2 - 0,06*Z3 - 0,05*Z4,
	Р4 = 1 - 0,10*W1 - 0,05*W2 - 0,03*W3 - 0,02*W4. 
Для данных, приведенных в примерах 1-4, вероятность того, что научно-исследовательский коллектив в вузе полностью выполнит свою работу, равна: Р1* Р2 = 0,47*0,67 = 0,3149, а вероятность его успешного осуществления Р = Р1* Р2* Р3* Р4 =  0,47*0,67*0,35*0,43 = 0,0473924. Таким образом, имеется лишь примерно 1 шанс из 20, что рассматриваемый инновационный проект будет успешно завершен (в намеченные сроки и с запланированным экономическим эффектом). 
В табл.1 (см. ниже) приведены результаты расчета вероятностей, связанных с реализацией четырех типовых инновационных проектов. Видно, какое влияние оказывает изменение того или иного фактора на общую величину вероятности выполнения проекта. Выполнение первого проекта практически в одинаковой степени зависит от всех четырех факторов. Низкая вероятность выполнения второго проекта связана с относительно высокими показателями всех четырех видов риска. Вероятность выполнения третьего проекта – наименьшая, что связано с высоким риском внутри коллектива исполнителей и внутри вуза. У четвертого проекта наибольший риск связанный с политической и экономической обстановкой в стране. Вероятность выполнения пятого проекта относительно невысокая, но она выше, чем  у  второго, третьего и четвертого проектов.

Таблица 1.
 Варианты расчета вероятности реализации
 инновационного проекта в вузе.
	Проект 1	Проект 2	Проект 3	Проект 4	Проект 5	
1. Риск для коллектива исполнителей	
An	Xn1	Xn2	Xn3	Xn4	Xn5	
0,02	0	2	4	2	1	
0,08	0	3	5	2	2	
0,07	1	2	4	2	2	
0,03	1	2	2	3	0	
P1 =	0,9	0,52	0,18	0,57	0,68	
2. Риск внутри вуза	
An	Yn1	Yn2	Yn3	Yn4	Yn5	
0,1	0	3	4	1	1	
0,08	1	2	5	1	2	
0,02	1	3	4	0	2	
P2=	0,92	0,48	0,12	0,82	0,70	
3. Риск партнера	
An	Zn1	Zn2	Zn3	Zn4	Zn5	
0,03	0	2	3	1	2	
0,06	1	2	2	1	0	
0,06	1	3	2	1	1	
0,05	0	1	1	1	1	
P3=	0,880	0,590	0,620	0,800	0,830	
4. Макроэкономический риск	
An	Wn1	Wn2	Wn3	Wn4	Wn5	
0,1	0	3	2	5	2	
0,05	1	2	2	4	2	
0,03	1	1	1	5	1	
0,02	0	2	0	5	1	
P4=	0,92	0,53	0,67	0,05	0,65	
Вероятность выполнения данного проекта	
P=	0,670	0,078	0,009	0,019	0,26	
Вероятность выполнения работ без учета риска партнера	
P1* P2* P4	0.76	0,13	0,01	0,02	0.3	
Вероятность выполнения работ без учета риска страны	
P1* P2* P3	0,73	0,15	0,01	0,37	0,4	
Вероятность выполнения работ без учета риска вуза	
P1* P3* P4	0,73	0,16	0,07	0,02	0,37	
Вероятность выполнения работ в вузе	
P1* P2	0,83	0,16	0,07	0,02	0,37	

	Выбор инновационных проектов для финансирования целесообразно проводить с учетом описанной выше процедуры вероятностно-статистической (с учетом мнений экспертов) оценки их рисков реализации. Структура этой процедуры и численные значения коэффициентов при факторах получены в результате пробного (пилотного) экспертного опроса при выполнении Институтом высоких статистических технологий и эконометрики научно-исследовательской работы «Разработка методологии оценки рисков реализации инновационных проектов высшей школы» [46]. Работа проводилась по заданию Отделения инновационных проектов и программ РИНКЦЭ Миннауки (1996г.). Основные результаты опубликованы в статье [47]. Они могут быть модифицированы в соответствии со спецификой конкретного вуза.
Таким образом, можно констатировать, что предприятия, в том числе малые, не обязательно должны самостоятельно вести научные исследования и разработки. Они могут заниматься непосредственно внедрением в производство уже выполненных проектов, а  предварительную разработку инновационных проектов с соответствующим финансированием предоставить высококвалифицированным творческим коллективам – малым предприятиям на базе вузов. Итак, малые предприятия являются не только важным источником инноваций, но и  необходимым звеном в процессе воспроизводства инноваций, основная роль которого -  обеспечение доведение уже готовых разработок до «товарного» вида и непосредственно до внедрения их в производство и доведения до потребителей. 
В данном подразделе разработаны основы методологии оценки риска реализации инновационных проектов в высших учебных заведениях. Выше продемонстрировано, что эта работа опирается на результаты отечественной научной школы в области анализа риска, экспертных оценок и статистики нечисловых данных.
Мировой опыт показывает -  академическая наука окружена бизнес-сферой, которая, стремясь к прибыли, перекачивает законченные разработки из лабораторий в производство. Формирование инновационной сферы означает погружение академической науки в «пояс взаимодействия», который одновременно защитит науку от коммерциализации и будет стимулировать ее развитие [48].

3.3.4. Принятие решений в условиях рисков инфляции

Под инфляцией понимаем рост (изменение) цен [1]. При анализе экономических процессов, протяженных во времени, необходимо переходить к сопоставимым ценам. Это невозможно сделать без расчета индекса роста цен, т.е. индекса инфляции. Проблема состоит в том, что цены на разные товары растут с различной скоростью, и необходимо эти скорости усреднять. На примере разработанной в Институте высоких статистических технологий и эконометрики   минимальной потребительской корзины продовольственных товаров, составленной на основе физиологических норм потребления, продемонстрируем свойства и алгоритмы расчета и применения индекса инфляции при принятии решений. 
Рассмотрим конкретного покупателя товаров и услуг, т.е. конкретного экономического субъекта: физическое лицо, домохозяйство или фирму. Он покупает не один товар, а много. Обозначим через n количество типов товаров или услуг (далее кратко - товаров), которые он хочет и может купить. Обозначим через
 Qi = Qi(t), i=1,2,...,n,
объемы покупок этих товаров по соответствующим ценам:
ri = ri(t), i=1,2,...,n
(имеется в виду цена за единицу измерения соответствующего товара - штуку  или килограмм...).
Подход к измерению роста цен основан на выборе и фиксации потребительской корзины (Q1(t), Q2(t), ...,  Qn(t)), не меняющейся со временем, т.е. (Q1(t), Q2(t), ...,  Qn(t)) ≡ (Q1, Q2, ...,  Qn).   Затем необходимо сравнить стоимости потребительской корзины (Q1, Q2, ...,  Qn) в старых ri(t1), i=1,2,…,n,  и новых ri(t2), i=1,2,…,n, ценах.
	Определение 1. Индексом инфляции называется 

Таким образом, каждой потребительской корзине соответствует свой индекс инфляции. Однако поскольку согласно теореме сложения для индекса инфляции [1] он является средним взвешенным арифметическим роста цен на отдельные товары, то практически индексы инфляции, рассчитанные по разным достаточно обширным и представительным потребительским корзинам, достаточно близки между собой (см. конкретные данные в [1]).  
	Потребительская корзина Института высоких статистических технологий и эконометрики. Рассмотрим минимальную потребительскую корзину физиологически необходимых продовольственных товаров, разработанную Институтом высоких статистических технологий и эконометрики (ИВСТЭ) на основе исходных данных Института питания Российской академии медицинских наук (РАМН). Эту минимальную потребительскую корзину обозначим сокращенно "корзина ИВСТЭ". В ней содержание белков, жиров и углеводам соответствует (минимальным) медицинским нормам. В корзине ИВСТЭ продукты питания разделены на 11 групп:
	1. Хлеб и хлебопродукты ;
	2. Картофель ;
	3. Овощи ;
	4. Фрукты и ягоды ;
	5. Сахар ;
	6. Мясопродукты ;
	7. Рыба и рыбопродукты ;
	8. Молоко и молочные продукты ;
	9. Яйца ;
	10. Масло растительное и маргарин ;
 	11. Прочие.
Общая стоимость "прочих" видов продуктов - до 6 % от стоимости первых 10 групп  продуктов данной потребительской корзины.
	На основе  физиологических норм потребления Института питания РАМН в ИВСТЭ составлена минимальная потребительская корзина, т.е. указан годовой  объем потребления по основным продовольственным товарам, необходимый для поддержания  нормальной жизнедеятельности человеческого организма.
Расчет стоимости минимальной потребительской корзины продовольственных товаров. Проведем типовой расчет. Найдем стоимость минимальной потребительской корзины продовольственных товаров, исходя из объемов потребления, заданных в "корзина ИВСТЭ"., и цен по состоянию на март 1991 г. (т.е. до первого значительного повышения цен в апреле  1991 г.  и их "либерализации" в январе 1992 г.) и - в качестве примера - на март 1994 г. (очевидно, расчеты могут быть проведены и на любой иной момент времени) с целью установить динамику цен за полные три года.
Исходные данные для расчета приведены в табл.1. Мы видим, что темпы роста цен на различные продукты питания существенно отличаются друг от друга. Минимальный рост цен - в 633 раза (яблоки сушеные), максимальный - в 5946 раз (минтай).

Таблица 1.
 Номенклатура, годовые нормы потребления и цены для потребительской корзины ИВСТЭ на основе данных Института питания РАМН
Наименование продукта питания	Годовая норма, кг	Цена на 14.03.91	Цена на 14.03.94	Рост цен, раз	
1. Хлеб и хлебопродукты					
1.1 Мука пшеничная 	18,5	0-46	646	1404	
1.2 Рис	3,5	0-88	620	705	
1.3 Другие крупы 	4,9	0-62	750	1210 	
1.4 Хлеб пшеничный 	59,8	0-50	720	1440	
1.5 Хлеб ржаной	65,3	0-20	390	1950	
1.6 Макаронные изделия	4,9	0-70	1200	1714	
2. Картофель	124,22. 	0-10	490	4900	
3. Овощи 					
3.1 Капуста	30,4	0-20	500	2500	
3.2 Огурцы и помидоры	2,8	0-85	2500	2941	
3.3 Столовые корнеплоды	40,6	0-20	450	2250	
3.4 Прочие (лук и др.)	27,9	0-50	900	1800	
4. Фрукты и ягоды					
4.1 Яблоки свежие	15,1	1-50	960	640	
4.2 Яблоки сушены	1,0	3-00	1900	633	
5. Сахар и кондитерские изделия					
5.1 Сахар	19,0	0-90	650	722	
5.2 Конфеты	0,8	4-50	3500	778	
5.3 Печенье и торты	1,2	1-40	14700	3357	
6. Мясо и мясопродукты					
6.1 Говядина	4,4	2-00	42700	1350	
6.2 Баранина 	0,8	1-80	1940	1078	
6.3 Свинина	1,4	2-00	2300	1150	
6.4 Субпродукты (печень)	0,5	1-40	3500	2500	
6.5 Птица	16,1	2-40	2600	1083	
6.6 Сало	0,7	2-40	3300	1375	
6.7 Копчености	0,7	3-70	15000 	4054	
7. Рыба и рыбопродукты					
7.1 Свежая рыба (минтай)	10,9	0-37	2200	5946	
7.2 Сельди 	0,8 	1-40 	2500 	1786 	
8. Молоко и молочные продукты					
8.1 Молоко, кефир	110,0	0-32	520	1625	
8.2 Сметана, сливки	1,6	1-70	2500	1471	
8.3 Масло животное	2,5	3-60	4000	1111	
8.4 Творог	9,8	1-00	2000	2000	
8.5 Сыр и брынза	2,3	3-60	6000	1667	
9. Яйца, шт.	152,0	10-09	100	1111	
10. Масло растительное, маргарин					
10.1 Масло растительное	3,8	1-80	2000	1111	
10.2 Маргарин	6,3	1-20	2000	1667	
	Примечание. Пункт 1.3 - геркулес (в этой таблице и далее).

	Для нахождения расходов на определенные продукты питания (в расчете на  год) достаточно умножить цену на объем потребления. Сложив после этого данные по столбцам, получаем стоимости потребительской корзины на интересующие нас даты - 14.03.91 и 14.03.94. Поделим вторую на первую, находим индекс инфляции за три года. Как вытекает из данных табл.1, индекс инфляции (роста цен) по продуктам питания, исходя из минимальной  потребительской корзины ИВСТЭ, составленной по физиологическим  нормам  потребления продуктов питания для города Москвы (согласно разработкам Института питания РАМН и Министерства труда РФ), за три  года (14.03.91 - 14.03.94) составил
 (520116-00) / (325-30)= 1598,88 или 159788 %
Замечание. Есть два основных способа записи индекса инфляции - в "разах" и в "процентах". В "разах" - это именно тот способ, что использовался до настоящего момента. Однако часто мы слышим или читаем: инфляция за месяц составила 5%. Что это значит? Имеется в виду, что индекс инфляции за месяц составил 1,05. Следовательно, связь между двумя "ликами" индекса инфляции задается соотношениями

Итак, чтобы перейти к выражению индекса инфляции в процентах, надо значение "в разах" уменьшить на 1 и результат умножить на 100, как это и сделано выше. 
Среднемесячная инфляция, как и средний темп роста для любого временного ряда, рассчитывается в предположении, что ежемесячный рост цен не меняется от месяца к месяцу. За три года она равна
 (1598,88) 1/36 = 1,227424776 или 22,74 %.
Другими словами, цены каждый месяц увеличивались в среднем на 22,74% .
	Данные о динамике индекса инфляции приведены в табл.2.

Табл.2. Индекс инфляции и стоимость потребительской корзины 
Института высоких статистических технологий и эконометрики 
№ п/п	Дата снятия цен	Стоимость потребительской корзины S(t) (руб.)	Индекс инфляции I(31.3.91;t)	
1	31.3.91	26.60	1.00	
2	14.8.93	17,691.00	665.08	
3	15.11.93	28,050.00	1054.51	
4	14.3.94	40,883.00	1536.95	
5	14.4.94	44,441.00	1670.71	
6	28.4.94	47,778.00	1796.17	
7	26.5.94	52,600.00	1977.44	
8	8.9.94	58,614.00	2203.53	
9	6.10.94	55,358.00	2081.13	
10	10.11.94	72,867.00	2739.36	
11	1.12.94	78,955.00	2968.23	
12	29.12.94	97,897.00	3680.34	
13	2.2.95	129,165.00	4855.83	
14	2.3.95	151,375.00	5690.79	
15	30.3.95	160,817.00	6045.75	
16	27.4.95	159,780.00	6006.77	
17	1.6.95	167,590.00	6300.38	
18	29.6.95	170,721.00	6418.08	
19	27.7.95	175,499.00	6597.71	
20	31.8.95	173,676.00	6529.17	
21	28.9.95	217,542.00	8178.27	
22	26.10.95	243,479.00	9153.35	
23	30.11.95	222,417.00	8361.54	
24	28.12.95	265,716.00	9989.32	
25	1.2.96	287,472.55	10,807.24	
26	5.3.96	297,958.00	11,201.43	
27	5.4.96	304,033.44	11,429.83	
28	8.5.96	305,809.55	11,496.60	
29	5.6.96	302,381.69	11,367.73	
30	3.7.96	306,065.21	11,506.21	
31	3.8.96	308,963.42	11,615.17	
32	7.9.96	288,835.07	10,858.46	
33	1.10.96	278,235.35	10,459.98	
34	5.11.96	287,094.77	10,793.04	
35	4.12.96	298,024.76	11,203.94	
36	3.1.97	314,287.16	11,815.31	
37	4.2.97	334,738.24	12,584.14	
38	4.1.98	345.72	12.997	
39	3.1.99	622.30	23.395	
40	5.1.00	851.32	32.004	
41	3.1.01	949.21	35.684	
42	2.7.01	1072,61	40,323 	
43	3.1.02	11447,47	43,035	
44	2.7.02	1247,77	46,908	
45	3.1.03	1350,80	50,781	
46	01.07.03	1398.11	52.558	
47	03.01.04	1491.41	56.068	
48	01.07.04	1565,98	58,871	
49	11.01.05	1665.90	62.628	
50	01.07.05	1799.17	67.638	
51	10.01.06	1847.48	69.454	
52	03.07.06	1974.96	74.246	
Примечание 1. В таблице целая часть отделяется от дробной десятичной точкой, а запятая используется для деления числа по разрядам (на западный манер). Учитывается проведенная деноминация рубля. Если ее не учитывать, то за 12 лет (1991-2003) цены (в Москве) выросли примерно в 50 тысяч раз. Поскольку экономические связи между регионами ослабли, то темпы роста цен в регионах различаются, но, видимо, не более чем в 2 раза. 

	Использования индекса инфляции в экономических расчетах при принятии решений. Хорошо известно, что стоимость денежных единиц со временем меняется. Например, на один доллар США полвека назад можно было купить примерно в восемь раз больше материальных ценностей (например, продовольствия), чем сейчас (см. таблицу пересчета в учебнике [31]), а если сравнивать с временами Тома Сойера - в 100 раз больше. Причем стоимость денежных единиц с течением времени, как правило, падает. Этому есть две основные причины - банковский процент и инфляция. В экономике есть инструменты для учета изменения стоимости денежных единиц с течением времени. Один из наиболее известных - расчет NPV (Net Present Value) - чистой текущей стоимости. Однако бухгалтерский учет и построенный на данных баланса предприятия экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия пока что, как правило, игнорируют сам факт наличия инфляции. Обсудим некоторые возможности использования индекса инфляции в экономических расчетах в процессе подготовки и принятия решений..
 	Переход к сопоставимым ценам. Индекс инфляции даст возможность перехода к сопоставимым ценам, расходам, доходам и другим экономическим величинам. Например, по данным тал.2 индекс инфляции за 4 года - с 14.03.91 г. по 16.03.95 г. - составил 5936. Это означает, что покупательной способности 1 рубля марта 1991 г. соответствует примерно 6000 (а точнее 5936) рублей марта 1995 г.
	Рассмотрим приведение доходов к неизменным ценам. Пусть Иван Иванович Иванов получал в 1990 г. 300 руб. в месяц, а в мае 1995 г. - 1 миллион руб. в месяц. Увеличились его доходы или уменьшились?
	Номинальная заработная плата выросла в 1000000/300 = 3333 раза. Однако индекс инфляции на 18 мая 1995 г. составлял  7080, т.е. 1 руб. 1990 г. соответствовал по покупательной способности 7080 руб. в ценах на 18.05.95 г. Следовательно, в ценах 1990 г. доход  И.И. Иванова составлял 1000000/7080 = 142 руб. 24 коп., т.е. 47,4% от дохода в 1990 г.
	Можно поступить наоборот, привести доход 1990 г. к ценам на 18 мая 1995 г. Для этого достаточно умножить его на индекс инфляции: доход 1990 г. соответствует 300 х 7080 = 2 миллиона 124 тыс. руб. в ценах мая 1995 г.
	Средняя зарплата.  По данным Госкомстата РФ средняя заработная плата составляла в 1990 г. 297 руб., в октябре 1993 г. - 93 тыс. руб., в январе 1995 г. - 303 тыс. руб. Поскольку зарплата тратится в основном в следующем месяце после получки, то рассмотрим индексы инфляции на 15.11.93 г. и 2.02.95 г., равные 1045 и 4811 соответственно. В ценах 1990 г. средняя зарплата составила 89 руб. и 62 руб.98 коп. соответственно, т.е. 30% и 21,2% от зарплаты 1990 г.
	Средняя зарплата рассчитывается путем деления фонда оплаты труда на число работников. При этом объединяются доходы и низкооплачиваемых и сравнительно высокооплачиваемых. Известно, что распределение доходов резко асимметрично, большому числу низкооплачиваемых работников соответствует малое число лиц с высокими доходами. За 1991-1995-е годы дифференциация  доходов резко увеличилась. Это означает, что доходы основной массы трудящихся сдвинулись влево относительно средней зарплаты. По нашей оценке 50% получают не более 70% от средней зарплаты, т.е. не более 212100 руб. по состоянию на январь 1995 г., а наиболее массовой является оплата в 50% от средней, т.е. около 150 тыс. руб. в месяц.
	Доходы отдельных слоев трудящихся снизились еще существеннее. Зарплата профессора Московского государственного института электроники и математики (технического университета) составляла  в марте 1994 г. - 42 руб.92 коп. (в ценах 1990 г.), в июле 1995 г. - 43 руб. 01 коп., т.е. с 1990 г. (400 руб.) снизилась в 9,3 раза, дошла до уровня прежней студенческой стипендии. А студенческие стипендии снизились примерно в той же пропорции и составляли 4-5 руб. в ценах 1990 г.
	Кроме того, необходимо учесть, что  Госкомстат учитывает начисленную зарплату, а не выплаченную. В отдельные периоды отечественной истории выплата заработной платы откладывалась надолго.
	Минимальная зарплата и прожиточный минимум.  Минимальная зарплата в сентябре 1994 г. (22500 руб.) и в мае 1995 г. (43700 руб.) составляла 38% и 23,4% соответственно от стоимости минимальной физиологически необходимой продовольственной корзины. После подъема до 55 тыс. руб. она в сентябре 1995 г. составляла около 26,34% от стоимости корзины, т.е. реально уменьшилась в 1,44 раза по сравнению с сентябрем 1994 г. В дальнейшем уменьшение стало еще более заметным.
	Минимальная зарплата вместе с единой тарифной сеткой во многом определяла зарплату работников бюджетной сферы. Учитывая снижение коэффициентов тарифной сетки, проведенное весной 1995 г., снижение в 1,5 раза  покупательной способности минимальной зарплаты, необходимо заключить, что в сентябре 1995 г. доход бюджетников в 2 раза меньше, чем год назад.
	Оценим прожиточный минимум. Бюджетные обследования  1990 года показали, что для лиц с низкими доходами расходы на продовольствие составляют около 50% всех расходов, т.е. на промтовары и услуги идет около 50% доходов. Это соотношение подтвердило и проведенное ИВСТЭ бюджетное обследование конца 1995 г. Исходя из него, среднедушевой прожиточный минимум можно оценить, умножая на 2 стоимость минимальной продовольственной корзины ИВСТЭ. Например,   на 1 сентября 1995 г. - 418220 руб. Т.е. прожиточный уровень для семьи из трех человек - муж, жена и ребенок - должен был на 1 сентября 1995 г. составлять 1,25 миллиона руб. (в месяц). Например, муж должен получать 800 тыс. руб., жена - 450 тыс. руб. в месяц. Очевидно, доходы большинства трудящихся меньше прожиточного уровня. 
	Численные значения стоимостей потребительских корзин и индексов инфляции рассчитаны ИВСТЭ в основном по ценам на продукты в Москве и Подмосковье. Однако для других регионов численные значения отличаются мало. Для Москвы индекс инфляции на 1.09.95 г. - 7759, а для Иванова на 1.08.95 г. - 7542. Поскольку потребительская корзина на 14.03.91 г. в Иванове была на 95 коп. дешевле, то и на 1.08.95 г. она несколько дешевле - 195337 руб., а прожиточный минимум равен  390673 руб. Приведенные выше численные значения для Москвы в качестве первого приближения можно использовать для различных регионов России. 
	Индексы инфляции с помощью описанной выше методики можно рассчитать для любого региона, профессиональной или социальной группы, отдельного предприятия или даже конкретной семьи. Эти значения могут быть эффективно использованы на трехсторонних переговорах между профсоюзами, работодателями и представителями государства.
	Проценты по вкладам в банк, плата за кредит и инфляция. Рассмотрим банк, честно выполняющий свои обязательства. Пусть он дает 10% в месяц по депозитным вкладам. Тогда 1 руб., положенный в банк, через месяц превращается в 1,1 руб., а через 2 - по формуле сложных процентов - в1,12 = 1,21 руб., ..., через год - в 1,112 = 3,14 руб. Однако за год росли не только вклады, но и цены. Например, с 19.05.94 г. по 18.05.95 г. индекс инфляции составил 3,73. Значит, в ценах на момент оформления вкладов итог годового хранения равен 3,14 / 3,73 = 0,84 руб. Хранение оказалось невыгодным - реальная стоимость вклада уменьшилась на 16%, несмотря на, казалось бы, очень выгодные условия банка.
	Пусть фирма получила кредит под 200% годовых. Значит, вместо 1 рубля, полученного в настоящий момент в кредит, через год ей надо отдать 3 рубля. Пусть она взяла кредит 19.05.94 г., а отдает 18.05.95 г. Тогда в ценах на момент взятия кредита она отдает 3/3,73 = 0,80 руб. за 1 руб. кредита. Таким образом, кредит превратился в подарок - возвращать надо на 20% меньше, чем получил, реальная ставка кредита отрицательна, она равна (- 20)%! Такова была типичная ситуация в России в течение ряда лет начиная с 1992 г., особенно в 1992-1994 гг. Но бесплатных подарков в бизнесе не бывает  - за них надо платить по другим каналам, как правило, криминальным.
	Сколько стоит доллар? В июле 1995 г. индекс инфляции около 7000, а курс доллара США - около 4500 руб. за доллар. Следовательно, доллар США стоит 4500 / 7000 = 0,64 руб. в ценах 1990 г., т.е. примерно соответствует официальному обменному курсу в 1980-х годах. В сентябре 1994 г. курс доллара был около 2000, а индекс инфляции - около 2200, т.е. доллар стоил около 0,9 руб. в ценах 1990 г. Реальная покупательная способность доллара упала за 10 месяцев в 1,42 раза.
	Ошибочно думать, что  на Московской межбанковской валютной бирже курс доллара определяется по законам свободного рынка. На самом деле участвующие в торгах коммерческие банки административно зависят от Центрального Банка РФ. Другой инструмент влияния Центрального Банка - долларовые или рублевые интервенции. Реально курс доллара определяется руководством страны, действующим через Центральный Банк РФ. Одно из следствий реального понижения доллара - легальное присвоение средств тех граждан, которые пытаются сохранить свои сбережения (например, на летний отдых), купив доллары США. Другой пример - спекулятивная инфляция, являющаяся следствием искусственного подъема курса доллара после "дефолта" августа 1998 г. Цель этой спекуляции очевидна - выжать рубли из населения с целью увеличения доходов государства (путем увеличения сбора налогов) и поддержки коммерческих банков, существенная часть активов которых "заморожена" в ГКО. 
	В начале 2003 г. курс доллара был несколько меньше 32 руб. (31 руб. 86 коп.), индекс инфляции составлял 50,78, следовательно,  1 доллар США по своей покупательной способности в России января 2003 г. соответствовал 63 копейкам начала 1991 г. 
	Инфляция, показатели работы предприятия и ВВП. Индексы инфляции используются для пересчета номинальных цен в неизменные (сопоставимые). Другими словами, для приведения доходов и расходов к ценам определенного момента времени. Потребительские корзины для промышленных предприятий, конечно, должны включать промышленные товары, а потому отличаться от потребительских корзин, ориентированных для изучения жизненного уровня. 
	Сколько стоит предприятие? Важно оценить основные фонды. Для этого нужно взять их стоимость в определенный момент времени и умножить на индекс инфляции (и учесть амортизационные отчисления). Интересно отметить, что официальный индекс инфляции Госкомстата более чем в 2 раза меньше, чем найденный в ИВСТЭ, если отсчитывать от 1990 г. Причем разрыв все более увеличивается! Есть много способов исказить экономические показатели, и "специалисты" ими умело пользуются. Занижение индекса инфляции выгодно тем, кто хочет обзавестись государственной (т.е. общенародной) собственностью за бесценок, в ущерб истинному владельцу - народу России.
	Валовой внутренний продукт, валовой национальный продукт и другие характеристики экономического положения страны рассчитываются в текущих ценах. Для перехода к неизменным ценам, грубо говоря, надо поделить на индекс инфляции (т.е. умножить на дефлятор). В 2 раза занизишь индекс инфляции - в 2 раза завысишь валовой национальный продукт, валовой внутренний продукт, национальный доход и иные макроэкономические характеристики.
	По данным Правительства РФ к концу 1994 г. валовой внутренний продукт составил 53%  от уровня 1990 г. Падение больше, чем в Германии в результате разгрома фашизма. И это по официальным данным! Используя же коэффициент занижения со стороны Госкомстата, равный 2 (т.е. заниженный), получаем более реальную цифру - 25% от уровня 1990 г. Падение в 4 раза! Эта оценка близка к выводам ряда специалистов, независимых от правительства [49]. 
	Проблема учета инфляции при экономическом анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Как известно, разработана и широко применяется развернутая система коэффициентов, используемых при экономическом анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия [50]. Она основана на данных бухгалтерского баланса. Естественно, опирается на два столбца баланса - данные на "начало периода" и данные на "конец периода". Записывают в эти столбцы номинальные значения. В настоящее время инфляцию полностью игнорируют. Это приводит к искажению реального положения предприятия. Денежные средства преувеличиваются, а реальная стоимость основных фондов занижается. По официальной отчетности предприятие может считаться получившим хорошую прибыль, а по существу - не иметь средств для продолжения деятельности. 
	Ясно, что учитывать инфляцию надо. Вопрос в другом - как именно. Потребительская корзина должна, видимо, состоять из тех товаров и услуг, которые предприятие покупает. Стоимость основных фондов может не убывать в соответствии с амортизацией, а возрастать согласно отраслевому темпу инфляции, и т.д. Здесь мы только ставим проблему, не пытаясь ее решить. Отметим, что рассматриваемая проблема может быть решена путем привлечения подходов контроллинга к принятию решений.

Литература

1. Орлов А.И. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2002. -576 с.
2. The teaching of statistics / Studies in mathematics education. Vol.7. - Paris, UNESCO, 1989. - 258 pp.
3. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
4. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях / А.М. Карминский, Н.И. Оленев, А.Г. Примак, С.Г.Фалько. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.
5. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга: Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.
6. Бэстенс Д.Э., Берт В.М. ван дер, Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - М.: ТВП, 1998.
7. Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980.- 64 с.
8. Орлов А.И. Что дает прикладная статистика народному хозяйству? // Вестник статистики. 1986, No.8. С.52 – 56.
9. Иванова Н.Ю., Орлов А.И. Экономико-математическое моделирование малого бизнеса (обзор подходов). // Экономика и математические методы. 2001. Т.37. №2. С.128-136. 
10. Экспертные оценки: современное состояние и перспективы использования в задачах экологического страхования / Горский В.Г., Орлов А.И., Жихарев В.Н., Цупин В.А., Степочкин А.Н., Васюкевич В.А. - В сб.: Труды Второй Всероссийской конференции "Теория и практика экологического страхования". - М.: Ин-т проблем рынка РАН, 1996, с.20-23.
11. Орлов А.И. Сертификация и статистические методы (обобщающая статья). // Заводская лаборатория. 1997. Т.63.  No.3. С. 55-62.
12. Орлов А.И. Внедрение современных статистических методов с помощью персональных компьютеров. – В сб.: Качество и надежность изделий. No.5(21). - М.: Знание, 1992. - С.51-78.
13. Орлов А.И. Современная прикладная статистика // Заводская лаборатория. Т.64. 1998. №3. С. 52-60.
14. Орлов А.И. Экспертные оценки // Заводская лаборатория. Т.62. 1996. №.1. С.54-60. 
15. Литвак Б.Г., Орлов А.И., Сатаров Г.А., Тюрин Ю.Н., Шмерлинг Д.С. Анализ нечисловой информации. - М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика», 1981. - 80 с. 
16. Горский В.Г., Гриценко А.А., Орлов А.И. Метод согласования кластеризованных ранжировок // Автоматика и телемеханика. 2000. №3. С.179-187.
17. Орлов А.И. Эконометрическая поддержка контроллинга // Контроллинг. 2002. №1. С.42-53.
18. Бестужев-Лада И.В. Окно в будущее: Современные проблемы социального прогнозирования. - М.: Мысль, 1970. - 269 с.
19. Гаврилец Ю.Н. Социально-экономическое планирование: Системы и модели. -  М.: Экономика, 1974. - 174 с.
20. Загоруйко Н.Г. Эмпирическое предсказание. - Новосибирск: Наука, 1979. - 124 с. 
21. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. 
22. Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. - М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. - 196 с. 
23. Тейл Г. Эконометрические прогнозы и принятие решений. - М.: Статистика, 1971. - 488 с.
24. Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. - М.: Экономика, 1972. - 190 с.
25. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 1977.
26. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. - М.: Прогресс, 1990. - 568 с.
27. Жихарев В.Н., Орлов А.И. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок в пространствах произвольной природы. – В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. – Пермь: Изд-во Пермского государственного  университета, 1998. С.65-84.
28. Орлов А.И. Сценарии социально-экономического развития России до 2007 г. // Обозреватель-Observer. 1999. No.10 (117). С.47-50.
29. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и ее применений // Вестник статистики, 1990, № 1, с.65-71.
30. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. - М.: "Экономика" - "Дело", 1992.
31. Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс: Принципы, проблемы и политика. В 2 т.: Пер. с англ. 11-го изд. - М.: Республика, 1992.
32. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 192 с.
33. Гвозденко А.А. Основы страхования. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 304 с.
34. Первозванский А.А., Первозванская А.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. – М.: Инфра-М, 1994
35. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 128 с.
36. Четыркин Е.М. Методы экономических расчетов. - М.: Гамма, 1992.
37. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982. 
38. Экология. Учебное пособие под редакцией С.А. Боголюбова. - М.: Знание, 1999. - 288 с.
39. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере. – М.: Академия, 2003. – 404 с.
40. Менеджмент. Учебное пособие под ред. Ж.В.Прокофьевой. - М.: Знание, 2000. – 288 с.
41. Соколов Д.В., Титов А.Б., Шабанова Н.М. Предпосылки анализа и формирования инновационной политики. – СПб.: ГУЭФ, 1997.
42. Хучек М. Инновации на предприятиях и внедрение. - М.: Луч, 1992.
43. Пригожин А.И. Нововведения: стимулы и препятствия (социальные проблемы инноватики). – М.: Политиздат, 1989.
44. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент: Учебное пособие. - Н.Новгород: Изд-во ННГУ, 1997.
45. Инновационный менеджмент. Справочное пособие / Под ред. П.Н. Завлина, А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. - СПб.: Наука, 1997.
46. Орлов А.И., Семенов П.М., Жихарев В.Н., В.А. Цупин В.А. Методология оценки рисков реализации инновационных проектов. - Управление большими системами. Материалы Международной научно-практической конференция (22-26 сентября 1997 г., Москва, Россия). - М.: СИНТЕГ, 1997.
47. Вологжанина С.А., Орлов А.И. Об одном подходе к оценке рисков для малых предприятий (на примере выполнения инновационных проектов в ВУЗах). - Подготовка специалистов в области малого бизнеса в высшей школе. Сборник научных статей. - М.: Изд-во ООО "ЭЛИКС +", 2001. С.40-53.
48. Аблажей А.М. Бизнес и наука: опыт взаимодействия // ЭКО. 1999.  №6.
49. Настенко А. Экономические интересы и экономические отношения // Обозреватель-Observer. 1995. No.7. С.68-80.
50. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 416 с. 

 Контрольные вопросы  

1. Расскажите о развитии эконометрики в России и за рубежом.
2. Что такое «высокие статистические технологии»?
3. Почему необходима эконометрическая поддержка принятия решений в контроллинге?
4. Почему необходимо использование экспертных оценок в контроллинге?
5. Какова роль персональных компьютеров и их программного обеспечения во внедрении современных статистических методов?
6. Как соотносятся риск и неопределенность?
7. Рассмотрите различные виды рисков, которые следует учитывать при работе предприятия. 
8. Чем объясняется многообразие характеристик риска?
9. Как обычно решают многокритериальные задачи управления риском?
10. От каких групп факторов зависит риск выполнения научно-исследовательской работы в срок?
11. Расскажите о динамике индекса инфляции в России. 

Темы докладов и рефератов

1. Примеры практического использования эконометрических методов.
2. Создание и развитие статистики нечисловых данных в России.
3. Проблема "стыковки" статистических алгоритмов.
4. Технологии обработки экспертных эконометрических данных в контроллинге. 
5. Проблема проверки однородности двух выборок и высокие статистические технологии.
6. Прогнозирование, планирование и теория риска.
7. Оптимальность по Парето и методы решения многокритериальных задач.
8. Использование в теории риска интервального описания неопределенности.
9. Использование в теории риска нечеткого описания неопределенности.
10. Сочетание аддитивных и мультипликативных моделей при оценке риска.
11. Теоремы умножения и сложения для индекса инфляции.
12. Экспериментальная работа: соберите данные о ценах и рассчитайте индекс инфляции для своего региона (данные о ценах на базовый момент времени даны в табл.1 подраздела 3.3.4).
13. Учет инфляции при проведении анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия.