Доктор экономических наук, профессор
Адрес для переписки:Гаибназарова Зумрат Талатовнa – Университет науки и технологий,ул. Дийдар, 71, 100208, г. Ташкент, Республика Узбекистан.Тел.: +998 99 444-11-77zumrat59@rambler.ru
Address for correspondence:Gaibnazarova Zumrat T. – University of science and technologies, 71, Diydar str., 100208, Tashkent, Republic of Uzbekistan. Тел.: +998 99 444-11-77zumrat59@rambler.ru
Кандидат технических наук
г. Ташкент
Tashkent
Кандидат экономических наук, доцент
г. Ташкент
Tashkent
Существует класс сложных систем, характеризующийся динамичностью, многозвенностью структурных элементов, многостадийностью многосвязной цепочки процессов. Причем каждый из этих процессов происходит в условиях стохастической и нестохастической неопределенности в исходной информации, внутренней и внешней среде, которые предопределяют неопределенность характера развития ситуации. Задачи принятия решений в таких системах разделяют на два типа: 1) задачи принятия решений в условиях риска, когда условия неопределенности носят только вероятностный, стохастический характер; 2) задачи принятия решений в условиях неопределенности, когда сопровождаемые условия имеют нестохастическую природу, а также когда необходимый доверительный статистический материал неизвестен. В задачах второго типа риски проявляются в более значительной степени, чем в первых. При этом следует рассматривать риск как объект, событие, явление – в качестве формальной математической категории в соответствии со следующей ее информационной интерпретацией: риск – это информационная неопределенность, нечеткость системы «объект – субъект – среда» и ее отдельных элементов. Мера этой неопределенности определяет меру опасности, возможного ущерба, проигрыша от реализации какого-то решения или события. Существование риска связано с невозможностью с точностью до 100 % прогнозировать будущее. Исходя из этого следует выделить основное свойство риска: риск имеет место только по отношению к будущему и неразрывно связан с прогнозированием, а значит, и с принятием решений вообще (слово «риск» в буквальном переводе означает «принятие решения», результат которого неизвестен). Следуя вышесказанному, стоит также отметить, что категории риск и неопределенность тесно связаны между собой и зачастую употребляются как синонимы. В условиях, когда исходные факторы задаются в виде нечетких характеристик, для прогнозирования широко используются другие подходы, основанные на интеллектуальных технологиях мягких вычислений. При оценке альтернативных вариантов принятия решений для оценки рисков в условиях неопределенности возникает проблема разработки нечетких моделей, основанных на правилах нечеткого вывода. Но универсального метода построения нечетких оценочных моделей не существует. Преимущество нечеткой логики заключается в возможности использования экспертных знаний о данном объекте в виде если «входы», то «выходы». В статье разработана модель риска банкротства в слабо формализованных процессах с целью прогнозирования.
There is a class of complex systems characterized by dynamism, multi-link structural elements, multi-stage, multi-linked chain of processes. Moreover, each of these processes occurs under conditions of stochastic and non-stochastic uncertainty in the initial information, internal and external environment, which predetermine the uncertainty of the nature of the development of the situation. Decision-making problems in such systems are divided into two types: 1) decision-making problems under risk conditions, when uncertainty conditions are only probabilistic, stochastic in nature; 2) decision-making problems under conditions of uncertainty, when the accompanying conditions are of a non-stochastic nature, and also when the necessary reliable statistical data is unknown. In tasks of the second type, risks are manifested to a greater extent than in the first. At the same time, risk should be considered – as an object, event, phenomenon – as a formal mathematical category in accordance with its following information interpretation: risk is information uncertainty, fuzziness of the “object – subject – environment” system and its individual elements. The measure of this uncertainty determines the measure of danger, possible damage, loss from the implementation of some decision or event. The existence of risk is associated with the inability to predict the future with 100 % accuracy. Based on this, the main property of risk should be singled out: risk occurs only in relation to the future and is inextricably linked with forecasting, and therefore with decision-making in general (the word “risk” literally means “making a decision”, the result of which is unknown). Following the above, it is also worth noting that the categories “risk” and “uncertainty” are closely related and are often used as synonyms. In conditions when the initial factors are given in the form of fuzzy characteristics, other approaches based on the intelligent technologies of Soft Computing are widely used for forecasting. When evaluating alternative decision-making options for risk assessment under uncertainty, the problem of developing fuzzy models based on fuzzy inference rules arises. But there is no universal method for constructing fuzzy evaluation models. The advantage of fuzzy logic lies in the possibility of using expert knowledge about a given object in the form of if “inputs”, then “outputs”. In the paper a bankruptcy risk model is developed in poorly formalized processes for the purpose of forecasting.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.