!Учебный год 2023-2024 / Сильвестров

Показатели экономической безопасности и социальноэкономического развития должны отражать:

–динамику факторов производства;

–состояние основных фондов;

–балансы объема произведенных товаров и услуг и уровней заработной платы;

–уровни тарифов естественных монополий, прежде всего, цен на энергоресурсы;

–направления денежных потоков;

–уровень импортозависимости;

–уровень зависимости экспорта от конъюнктуры мировых

рынков;

–мотивацию экономических агентов

и др.

При этом речь идет не о вычислении скалярного показателя на столь сложном векторном пространстве частных параметров, а о наблюдении, измерении и осмыслении значений параметров в целях обнаружения сигналов о негативных явлениях. Другими словами, параметры нужны для постоянного оперативного извлечения знаний об угрозах и обеспеченности безопасного существования экономики и социальноэкономического развития в интересах обеспечения национальной безопасности. Для получения обобщенных оценок и построения кривых равного предпочтения в условиях неопределенности целесообразно использовать хорошо отработанные методы теории полезности.

До сих пор задачи методического обеспечения управления безопасностью, включая ее оценку, в основном решаются на уровне вербального описания проблем и подходов к решению, обобщенных экспертных оценок, а также с использованием индикативных методов. Используемые зачастую аддитивные, линейные модели, использующие обобщенные индикаторы, построенные на макропоказателях экономической системы, неприемлемы не только потому, что они не адекватно отражают состояние дел, но и потому что из их оценок не следуют конструктивные практические решения, которые следует принимать. Широко применяемый в настоящее время индикативный подход может дать лишь поверхностную оценку, поскольку, реализуя методологию позитивизма, эклектично рассматривает конечное множество аспектов состояния интересующего объекта обеспечения безопасности без учета взаимосвязи между индикаторами, отношений индикаторов и интере-

171

сов, целей функционирования, отношений с внешней средой и механизмов использования ресурсов объектов для защиты.

Объем экономики и мощность множества элементов определяют, что воздействия на отдельные предприятия, объекты инфраструктуры, как правило, незначительно сказываются на состоянии экономики в целом. В данном случае объектами воздействия угроз и, соответственно, защиты являются экономика в целом, как система, экономические подсистемы, экономические процессы, отрасли, рынки субъектов Федерации, институты. В то же время необходимо учитывать, что в некоторых случаях может сработать эффект «домино», когда локальная проблема служит причиной нарушения вначале одного экономического цикла, а затем и их подмножества.

Согласно кибернетике, неэффективные элементы можно использовать для построения эффективной системы, если она будет обладать выраженной эмерджентностью. В организационной системе добиться этого можно, согласовав цели и интересы составляющих ее коллективов и отдельных лиц, в т. ч. за счет сочетания институтов и инструментов ограничения и стимулирования деятельности. Кроме того, элементы системы должны быть обеспечены требуемыми ресурсами (людьми, энергией, товарно-материальными ценностями, информацией, знаниями, финансами).

Таким образом, в организационной системе должен работать механизм объединения усилий ее элементов для решения целевых задач системы, определяющий содержание, направление и динамику развития. При этом такой механизм должен оставлять элементам необходимую степень свободы и возможность удовлетворять свои частные интересы, не противоречащие интересам всей системы. Перспективным инструментом для этого является механизм общественной координации, описанный в § 2 главы 1.

5.2. Методический подход к комплексной оценке безопасности с учетом противодействия

Обобщенные структурные элементы механизма следующие.

1)Составляется (идентифицируется) перечень угроз.

2)Определяется совокупность типов рисковых событий по отношению к объектам защиты и видам ущерба. Каждое рисковое собы-

172

тие описывается триадой (объект защиты, вид ущерба, характер нанесения ущерба). Далее строится структура когнитивной модели взаимосвязи рисковых событий в виде графа.

3)Рассчитывается ожидаемый ущерб, который несет рисковое событие с учетом их взаимного влияния и распространения. Другими словами, строится когнитивная модель рисковых событий.

4)Оценивается достаточность потенциала обеспечения существования для предотвращения рисковых событий или сокращения ущерба, который они влекут.

5)Уточняется ожидаемый ущерб с учетом противодействия с использованием ПОС.

6)Рассчитывается интегральный риск как степень недостижения интересов или отклонения от порогового значения функции от показателей, описывающих состояние системообразующих факторов (далее – ПОССОФ) экономики.

Схема порядка комплексного анализа рисков с учетом противодействия с использованием ПОС представлена на рисунке 6. Она явля-

ется модификацией схемы аналогичного механизма, разработанного для корпоративного уровня122.

Перечень угроз фактически определяет тематику мониторинга социально-экономических процессов и воздействий на них среды, позволяет организовать систематическую работу по развитию методического обеспечения и другого инструментария для выявления угроз, рефлексии устойчивых связей в системе угрозы-ПОС-интересы в информационных моделях обеспечения безопасности. В то же время этот перечень не может быть абсолютно полным и безальтернативным. Вопервых, он подлежит коррекции в соответствии с собственным опытом, мнением лиц, готовящих и принимающих решения, по месту и времени. Во-вторых, необходимо постоянно выявлять новые угрозы и вызовы. Особое значение здесь имеют научно-технические достижения, которые способны в кратчайшие сроки изменить технологическую базу производства, структуру рынка и требуемое содержание ресурсного обеспечения (ПОС).

122 Трошин Д.В. Безопасность предприятия: смысл, онтология, оценка. Монография / Тверской государственный универ., г. Тверь, 2015 г.

173

Рис. 6. Схема порядка комплексного анализа рисков с учетом противодействия

5.2.1. Идентификация первичных рисковых событий

Рисковое событие представляет собой деструктивное воздействие на какой-либо объект защиты или показатель системообразующего фактора (см. § 6 главы) или степени достижения национального интереса. Конкретная угроза может повлечь разные рисковые события в зависимости от формы ее реализации. Некоторые рисковые события

174

могут прогнозироваться, в т.ч. с использование статистического материала, другие – представлять собой свершившиеся факты.

Отношения между множеством

угроз и множеством

рисковых событий можно описать матрицей вероятностей появления рискового события в результате актуализации угроз

.

Здесь n=1,…, N – условный порядковый номер угрозы из множества N, а j=1, …, J – условный порядковый номер рискового события из множества J.

Перечень рисковых событий, также, как и угроз, не является ни универсальным, ни исчерпывающим. В каждом конкретном случае, скорее всего, потребуется составлять такой перечень с учетом «местной специфики». При этом не исключается появление непредвиденных и неописанных событий.

По природе воздействия рисковые события могут быть импульсными и приводить к разовому ущербу, а могут иметь продолжающийся (процессный) характер.

Важной задачей является выявления первичных рисковых событий, послуживших причиной установленных фактов неудовлетворения национальных интересов или ухудшения состояния системообразующих факторов. Это может быть выполнено методом ситуационного анализа и с привлечением диаграмм К. Исикавы.

5.2.2. Построение когнитивного графа рисковых событий

Рисковые события могут вызывать другие рисковые события неизбежно или с некоторой вероятностью, практически мгновенно или через некоторое время. В этих случаях возникает сценарий или совокупность сценариев (возможных сценариев) развития ситуации возникновения ущерба.

В специальной литературе рассмотрена модель механизма рас-

пространения рисков на глобальном уровне, образно названного «вирусным»123.

Механизм распространения рисков отражает тот фактор, что на конкретный объект защиты могут оказывать влияние угрозы (рисковые события), к которым непосредственно он априори был нечувствителен. К данным рисковым событиям могут оказаться чувствительными другие связанные с ними объекты (процессы). Таким образом, воздействие

123 Ворожихин В.В. Компьютерное прогнозирование рисков на основе вирусной теории рисков // Межотраслевая информационная служба (МИС) / № 2, 2015. С. 46-51.

175

первичного рискового события может привести к усиленной реакции всей рассматриваемой системы. Этот механизм описывается когнитивной динамической моделью. Если ее представить в виде графа, то в ней могут обнаружиться контуры, т.е. положительные обратные связи порождения лавинообразных процессов. Это также означает, что существует возможность внешнего латентного управления путем формирования источниками угроз небольших воздействий в чувствительных зонах с учетом рентабельности воздействия. С другой стороны, в контурах с учетом суперпозиции рисков могут возникать автоматические гашения деструктивной активности. Это означает, что объекты защиты, составляющие такой контур, находятся в надежно стабильном состоянии.

Для реализации когнитивной модели механизма распространения рисков (по сути когнитивной динамичной модели) требуется:

разработка моделей объектов защиты и их среды в виде графической модели взаимосвязи объектов защиты;

разработка системы моделей влияния ущербов на одном объекте на риски для других объектов;

разработка моделей динамики распространения ущербов;

экспертные технологии для описания трудно формализуемых параметров и взаимосвязей.

В настоящей работе когнитивная динамическая модель реализации угроз через рисковые события описывается взвешенным ориентированным графом и позволяет учесть нелинейный характер накопления ущерба на объектах защиты. В узлах графа расположены возможные (предполагаемые) рисковые события на рассматриваемых объектах защиты. При этом одному объекту может соответствовать несколько узлов при прогнозировании возможностей разных рисковых событий. Ребра графа соответствуют отношениям рисковых событий между собой, т.е. каждое ребро описывает влияние рискового события (реализации угрозы) в основании ребра на появление рискового события (возникновение и реализацию угрозы), которое находится в вершине ребра. Кроме того, взаимовлияние рисковых событий должно учитываться при прогнозировании нарастания угроз, которое может приобрести, как было отмечено выше, лавинообразный характер.

Взаимное влияние рисковых событий описывается отношениями между ними, которые определяются величиной ущерба v и вероятностью его появления ρ(v).

176

На множестве рисковых событий задаются отношения взаимовлияния, описываемые вероятностью появления i-го рискового события, если произошло j-ое. Взаимовлияние рисковых событий описывается матрицей , в которой

каждый элемент представляет собой условную вероятность наступления i-го события, если произошло j-ое.

В общем случае возможны альтернативные варианты сценариев развития последствий рисковых событий, т.е. «передача» ущерба от j- ого рискового события к i-му может быть несовместимой с «передачей» ущерба от j-го события к некоторому i`-му.

Размер ущерба при i-ом событии, возникшем в результате j-го события, описывается функцией , где – вектор параметров, описывающих «передаточную» функцию. В простейшем случае его размерность может быть 1. Вместо значений ущербов v, как правило, следует рассматривать их математические ожидания, законы распределения или некоторые интервалы возможных значений. Подробней это рассмотрено ниже.

В цепочке сценариев могут быть рисковые события обоих типов – однократные (импульсные) и продолжающиеся (процессные).

5.2.3. Оценка вероятности рисковых событий

Оценка вероятности рисковых событий может осуществляться либо на основе статистики, либо с помощью расчетов по различным специализированным моделям, либо экспертным путем.

Третий случай возникает, когда для оценки не хватает предыстории и суждения о вероятности приходится выносить на интуитивном уровне. Здесь целесообразно использование лингвистических шкал оценивания вероятности по 5–7 градациям с последующей оцифровкой этих значений. Наиболее подходящей для этого является шкала Харрингтона (таблица 1).

		Таблица 1
Шкала Харрингтона и точечные оценки
Лингвистическое значение	Численный интервал	Точечная оценка
Очень высокая	]0,8; 1,0]	0,9
Высокая	]0,64; 0,8]	0,72
Средняя	[0,36; 0,64]	0,5
Низкая	[0,2; 0,36[	0,28
Очень низкая	[0; 0,2[	0,1

177

5.2.4. Идентификация возможных ущербов от рисковых событий

Для каждого рискового события в перспективе должны быть создана своя модель оценки ущерба, отвечающая природе этого рискового события. Как правило, на практике величина ущерба носит вероятностный характер, поэтому она может быть оценена математическим ожиданием или верхней границей некоторого доверительного интервала.

На этом шаге механизма оценки безопасности ущерб оценивается как имманентно присущий рисковому событию и пока не сопоставляется с интересами объекта защиты.

Средне ожидаемый ущерб при j-ом рисковом событии, определенный на дискретном множестве возможных значений, вычисляется по формуле:

(1)

где mj – условный порядковый номер возможного значения ущерба при j-ом рисковом событии.

Для ущерба, определенного на непрерывном множестве, используется формула:

(2)

Для оценки верхней границы ущерба удобно использовать эквивалентный энтропийный интервал изменения величины, который не требует субъективно заданных условий для вычисления доверительных интервалов и может быть применен абсолютно для всех законов распределения случайной величины.

Далее для упрощения записи индекс j опущен там, где нет необходимости идентифицировать параметры j-го рискового события от какого-либо другого.

Пусть H – энтропия (степень неопределенности) распределения случайной величины, вычисляемая по формулам из теории передачи информации.

Для дискретного случая, предполагая, что значения ущерба выстроены по возрастанию, используется следующая формула:

(3)

178

Здесь mc – условный порядковый номер величины ущерба, при котором величина ущерба не превышает среднее значение ущерба .

Для непрерывного случая

(4)

Верхняя граница эквивалентного интервала возможных значений ущерба вычисляется по формуле:

(5)

Для каждого из объектов защиты можно провести расчет критичности нанесения ущерба, определив несколько состояний, позволяющих целостно описать возникающие проблемы и сформировать шкалу для их учета с точки зрения интересов субъекта (национальных интересов) или состояния ПОССОФ. В тех случаях, когда даже грубые модели конкретных рисков отсутствуют и не могут быть созданы, для анализа ущерба можно оценивать вероятность рискового события и влекомый им ущерб в соответствии с таблицей 2, используя экспертные оценки по лингвистической шкале.

Поскольку, как было определено выше, оценка безопасности определяется оценкой риска, то в клетках таблицы внесены лингвистические значения оценки обеспечения безопасности.

Принципиально меняются пороги при суперпозиции и трансформации систем рисков.

							Таблица 2
	Оценка последствий действия рисковых событий
Правила			Вероятность рискового события
принятия		НВ	МВ	ВС	ВВ	Д	Уровень ущерба
решения
риска		П	Н	Н	Н	Н	КУ
		С	П	П	П	П	БУ
Уровень		В	С	С	С	С	СУ
		А	А	А	А	А	МУ
		А	В	В	В	В	НУ

Примечания к таблице 2.

НВ – незначительная вероятность, МВ – маловероятно, ВС – вероятно (~ 50/50), ВВ – высокая вероятность, Д – очень высокая вероятность (почти достоверно); КУ – критичный (недопустимо высокий) ущерб – существование вряд ли возможно;

БУ – большой ущерб (существование проблематично), СУ – средний ущерб (существование возможно, но в неблагоприятных условиях); НУ – незначительный ущерб (интересы удовлетворяются в целом, но не идеально), МУ – практически не значимый (мизерный) ущерб – фиксируется, но почти не влияет на удовлетворение интересов; Н – не обеспечена (практически не обеспечена), П – плохо обеспечена, С – обеспе-

чена на среднем уровне, В – обеспечена на высоком уровне, А – обеспечена практически абсолютно.

179

5.2.5. Оценка ущербов рисковых событий с учетом использования ПОС

Оценка безопасности, как отмечено в § 4 главы 1, определяется не только угрозами, но и возможностью объекта защиты реагировать на них, т.е. наличием и эффективностью применения ПОС.

Пусть r=1, …, R – условный порядковый номер некоторого действия по использованию ПОС из множества возможных действий R (далее – мера защиты).

Каждому j-му рисковому событию сопоставляется r-ая мера за-

щиты. Эти отношения описываются матрицей

.

Различные методы защиты, т.е. снижения и предотвращения рисков описаны в специальной литературе. Полный ее объем в настоящее время необозрим124.

Использование различных методов приводит к следующим вариантам результатов защиты:

–уменьшение вероятности ущерба при сохранении его величины;

–уменьшение величины ущерба при сохранении его вероятности;

–«сдвиг влево» кривой плотности распределения вероятности ущерба – уменьшение и вероятности, и величины ущерба.

Первый результат, как правило, является следствием компенсации ущерба, т.е. защита заключается в ликвидации (минимизации) последствий.

124 См., например, следующие.

Ворожихин В.В. Компьютерное прогнозирование рисков на основе вирусной теории рисков // Межотраслевая информационная служба (МИС) / № 2, 2015. С. 46-51.

Машков Д.М. Инструменты управления рисками промышленных предприятий // Вестник Саратовского госагроуниверситета им. Н.И. Вавилова. 2015. № 2.

Авдонин Б.Н., Стрельникова И.А., Хрусталев Е.Ю. Механизмы снижения риска при создании высокотехнологичной наукоемкой продукции // Аудит и финансовый анализ. 5’2011. C. 1-18. Вишняков Я.Д. Общая теория рисков : учеб, пособие для студ. высш. учеб, заведений / Я.Д. Вишняков, Н. Н. Радаев. — 2-е изд., испр. — М. : Издательский центр «Академия», 2008. — 368 с 15ВЫ 978-5-7695-5396-7.

Качалов Р.М. Управление хозяйственным риском. – М.: Наука, 2002.

Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: М74 Учеб. пособие / А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев, Т.П. Барановская; Под ред. Б.А. Лагоши. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 224 с.

Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. 4-45 Управление рисками: учеб, пособие. - М.: ТК Велби, Издво Проспект, 2005. - 160 с.

Шапкин А.С, Шапкин В.А. Экономические и финансовые риски. Оценка управление, портфель инвестиций. — 7-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2009.

— 544 с.: ил.

Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. – М.: Финансы и статистика, 2001.

Эльжбета Островская. Риск инвестиционных проектов М.: ЗАО «Издательство «Экономика» Москва 2004 - 269 с.

180