Оценивание рисков
При оценивании рисков рекомендуется рассматривать следующие аспекты:
- Шкалы и критерии, по которым можно измерять риски.
- Оценка вероятностей событий.
- Технологии измерения рисков.
Шкалы и критерии, по которым измеряются риски. Для измерения какого-либо свойства необходимо выбрать шкалу. Шкалы могут быть прямыми (естественными) или косвенными (производными). В качестве примера прямых шкал назовем шкалы для измерения физических величин, скажем - литры для измерения объемов, метры для измерения длины. В ряде случаев прямых шкал не существует, приходится использовать либо прямые шкалы других свойств, связанных с интересующими нас, либо определять новые шкалы. Примером является шкала для измерения субъективного свойства «ценность информационного ресурса». Она может измеряться в производных шкалах, таких, как стоимость восстановления ресурса, время восстановления ресурса, и других. Еще один вариант – определить шкалу для получения экспертной оценки, например имеющую три значения:
- Малоценный информационный ресурс: от него не зависят критически важные задачи и он может быть восстановлен с небольшими затратами времени и денег.
- Ресурс средней ценности: от него зависит ряд важных задач, при утрате он может быть восстановлен за время, не превышающее критически допустимое, стоимость восстановления – высокая.
- Ценный ресурс: от него зависят критически важные задачи, в случае утраты время восстановления превышает критически допустимое либо стоимость чрезвычайно высока.
Для измерения рисков не существует естественной шкалы. Риски можно оценивать по объективным либо субъективным критериям. Примером объективного критерия является вероятность выхода из строя какого-либо оборудования (предположим, ПК) за определенный промежуток времени. Примером субъективного критерия — оценка владельцем информационного ресурса риска выхода из строя ПК. Для этого обычно разрабатывается качественная шкала с несколькими градациями: низкий, средний, высокий уровень. В методиках анализа рисков, как правило, используются субъективные критерии, измеряемые в качественных шкалах, поскольку:
- оценка должна отражать субъективную точку зрения владельца информационных ресурсов;
- должны быть учтены различные аспекты, не только технические, но и организационные, психологические и т. д.
Для получения субъективной оценки в рассматриваемом примере с оценкой риска выхода из строя ПК, можно использовать либо прямую экспертную оценку, либо определить функцию, отображающую объективный данные (вероятность) в субъективную шкалу рисков.
Субъективные шкалы могут быть количественными и качественными, но на практике обычно используются качественные шкалы с 3-7 градациями. С одной стороны, это просто и удобно, с другой – требует грамотного подхода к обработке данных.
Объективные и субъективные вероятности. Термин "вероятность" имеет несколько значений. Наиболее часто встречаются два толкования этого слова, которые обозначаются сочетанием "объективная вероятность" и "субъективная вероятность". Под объективной (иногда называемой физической) вероятностью понимается относительная частота появления какого-либо события в общем объеме наблюдений или отношение числа благоприятных исходов к общему их количеству. Объективная вероятность используется при анализе результатов большого числа наблюдений, имевших место в прошлом, а также как следствия из моделей, описывающих некоторые процессы.
Под субъективной вероятностью понимается мера уверенности какого-либо человека или группы людей в том, что данное событие действительно произойдет. Как мера уверенности человека в возможности наступления события, субъективная вероятность может быть формально представлена различными способами: вероятностным распределением на множестве событий, бинарным отношением на множестве событий, не полностью заданным вероятностным распределением или бинарным отношением и другими способами. Очень часто субъективная вероятность представляет собой вероятностную меру, полученную экспертным путем. В дальнейшем именно в этом смысле мы и будем понимать субъективную вероятность. В современных работах в области системного анализа субъективная вероятность не просто передает меру уверенности на множестве событий, а увязана с системой предпочтений лица, принимающего решения (ЛПР), и в конечном итоге с функцией полезности, отражающей его предпочтения на множестве альтернатив.
Тесная связь между субъективной вероятностью и полезностью используется при построении некоторых методов получения субъективной вероятности.
Получение оценок субъективной вероятности. Процесс получения субъективной вероятности обычно разделяют три этапа: подготовительный этап, получение оценок, этап анализа полученных оценок.
Первый этап. Во время этого этапа формируется объект исследования — множество событий, ведется предварительный анализ свойств этого множества (устанавливается зависимость или независимость событий, дискретность или непрерывность случайной величины, порождающей данное множество событий). На основе такого анализа выбирается один из подходящих методов (обзор основных методов рассматривается в приложении 6) получения субъективной вероятности. На этом же этапе производится подготовка эксперта или группы экспертов, ознакомление их с методом и проверка понимания поставленной задачи экспертами.
Второй этап состоит в применении метода, выбранного на первом этапе. Результатом этого этапа является набор чисел, отражающий субъективный взгляд эксперта или группы экспертов на вероятность того или иного события, однако далеко не всегда может считаться окончательно полученным распределением, поскольку может быть противоречивым.
Третий этап состоит в исследовании результатов опроса. Если вероятности, полученные от экспертов, не согласуются с аксиомами вероятности, на это обращается внимание экспертов и производится уточнение ответов с целью приведения их в соответствие с выбранной системой аксиом. Для некоторых методов получения субъективной вероятности третий этап не проводится, поскольку сам метод состоит в выборе вероятного распределения, подчиняющегося аксиомам вероятности, которое в том или другом смысле наиболее близко к оценкам экспертов. Особую важность третий этап приобретает при агрегировании оценок, полученных от группы экспертов.
