Использование метода когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых проектов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Использование метода когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых проектов"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

ГРУШАНИНА МАРГАРИТА АЛЕКСАНДРОВНА

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА СТРАХОВЫХ ПРОЕКТОВ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2004

Работа выполнена на кафедре экономической кибернетики экономического факультета Санкт-Петербургского государственного университета.

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Чернова Галина Васильевна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Дуболазов Виктор Андреевич

кандидат экономических наук Харитонова Наталья Валерьевна

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов

Защита состоится «¿Ьу> (^й/Х^^Зт^ 2004 г. ъ&^Оаш

» ([¿¿¿fe&^r1** 2004 г. B^f2-4acoB на заседании Диссертационного совета Д 212.232.34 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора экономических наук при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу:

191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62, аул.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке им. A.M. Горького Санкт-Петербургского государственного университета.

Автореферат разослан «_»_

2004 г.

Ученый секрет: / / дидат экономических наук,

Диссертационного совета Куии^у/ доцент В.И. Капусткин

2005-4 12075

/¿•уда

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Страхование является одним из важнейших видов деятельности, определяющих экономическое развитие государства. Без преувеличения можно говорить о том, что развитость страхового рвшка странв1 является показателем уровня развития самого государства К функциям страхования относят, прежде всего, предупреждение и защиту от наступления страхового случая, распределение риска, стимулирование экономики посредством инвестирования собираемой страховой премии и обеспечение работой десятков тысяч людей.

Усиление нестабильности и неопределенности в современном мире, глобализация как территориальная, так и в экономических и политических отношениях, заставляют искать новые способы организации деятельности страховых компаний, все новые методы оценки этой деятельности, учшывакщие происходящие изменения В последнее время в мире наблюдается тенденция к активному использованию многими коммерческими и государственными организациями проектного подхода к бизнесу, что означает рассмотрение деятельности предприятия или организации как последовательности взаимосвязанным проектов Не составляют исключения в этом процессе и страховые компании. Проекты играют большую роль в процессе создания концепции нового страхового продукта, его разработки и внедрения на рынок. В ходе реализации проектов создаются новые или усовершенствованные процедуры страхования, новые информационные системв1

В то же время далеко не по всем факторам, влиянию которвк подвергаются страховые проекты, имеется статистическая информация Более того, для многих факторов построение функции распределения сопряжено с существенными трудностями, и, в первую очередь, с отсутствием достаточной количественной информации Для учета влияния таких факторов на развитие страховвк проектов необходимо применение новых методов комплексной оценки проектов, работающих с качественными показателями Одним из таких методов является метод когнитивного моделирования, в основе которого лежит аппарат теории графов Основными преимуществами метода когнитивного моделирования являются возможность работы с качественными показателями, учет взаимовлияний значительного количества факторов и отражение динамики развития ситуации

Цели и задачи исследования. Основными целями данного исследования являются обоснование возможности и целесообразности применения метода

Т

библиотека 1

1

а также

построение когнитивной модели анализа и оценки проекта разработки нового страхового продукта.

Для достижения целей исследования были поставлены следующие задачи:

• Исследование возможности отнесения страхового бизнеса к классу сложных систем

• Анализ различных методов моделирования сложных систем, в том числе метода когнитивного моделирования.

• Адаптация метода когнитивного моделирования к анализу и оценке проектов страхового бизнеса.

• Разработка модели оценки и анализа страховых проектов на основе предложенного автором подхода по применению метода когнитивного моделирования.

• Построение когнитивной карты для оценки и анализа страховых проектов в рамках метода когнитивного моделирования.

Объект, предмет и метод исследования. Объектом диссертационного исследования являются новые проекты, разрабатываемые и внедряемые в страховом бизнесе. Предметом диссертационного исследования является метод когнитивного моделирования и возможности его использования для анализа и оценки страховых проектов. Основными методами, применяемыми в диссертационном исследовании, являются-

• эконометрическое моделирование;

• математическое программирование;

• имитационное моделирование;

• метод когнитивного моделирования,

• метод сравнительного анализа;

• метод экспертного оценивания;

• метод построения лингвистических шкал для обработки полученных экспертных оценок.

К научной новизне диссертационного исследования относится следующее: 1. Выделение особенностей страхового бизнеса, позволивших отнести его к классу сложных систем, а также сравнительный анализ наиболее часто используемых методов моделирования сложных систем, позволивший

выделить особенности и возможность применения этих методов к страховому бизнесу.

2. Построение модели оценки и анализа страховых проектов на основе модификации метода когнитивного моделирования, учитывающей особенности страхового бизнеса.

3. Формализация решения задачи прогнозирования развития ситуации в рамках метода когнитивного моделирования, которая позволяет оценивать развитие системы при различных заданных условиях.

4. Формализация решения задачи выбора альтернативных стратегий в рамках метода когнитивного моделирования, позволяющей находить рациональное управление для достижения поставленных целей.

5. Модификация метода построения когнитивной карты ситуации, позволяющая применять ее в проектировании страхового бизнеса, а также разработка метода анализа страховых проектов, позволяющего оценивать развитие проекта в условиях отсутствия статистических данных по большинству показателей.

Практическая значимость исследования состоит, во-первых, в обосновании возможности использования метода когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых проектов, а также - в формализации алгоритмов решения задач прогнозирования развития ситуации и выбора альтернативных стратегий достижения поставленных целей. Во-вторых, проведенный анализ методов моделирования сложных систем дает возможность более осознанного их практического применения и адекватной оценки полученных результатов

К числу наиболее значимых полученных автором результат!» относятся:

• подтверждение принадлежности страхового бизнеса к классу сложных систем и обоснование возможности применения методов моделирования сложных систем в страховом бизнесе,

• определение особенностей и условий применения существующих методов моделирования сложных систем для моделирования страхового бизнеса;

• обоснование возможности повышения эффективности страхового бизнеса на основе проектно-ориентированного подхода, реализуемого на базе когнитивного моделирования;

• обоснование возможности, целесообразности и выделение особенностей применения метода когнитивного моделирования для анализа и оценки страховых проектов,

• формализация алгоритмов решения задач прогнозирования развития страховых проектов и выбора альтернативных стратегий достижения целей страховых проектов;

• выделение основных факторов, описывающих процесс разработки и внедрения новых страховых проектов, и построение когнитивной карты проекта введения нового страхового продукта на примере страхования ответственности медицинских работников;

• построение моделей различных сценариев развития ситуации, а именно -саморазвития и развития при разных вариантах управления: со стороны страховой компании и со стороны государства.

Апробация диссертационного исследования. Наиболее существенные результаты исследования были представлены на Международной научной конференции «Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики» Санкт-Петербургского государственного университета, на Международной научной конференции «Экономическая наука: проблемы теории и методологии» Санкт-Петербургского государственного университета, на Третьем всероссийском симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий» ЦЭМИ РАН, на Восьмой международной конференции молодых ученых-экономистов «Предпринимательство и реформы России».

Основные положения работы изложены в 11 научных публикациях.

Структура и объем работы. Диссертационное исследование, общим объемом 111 машинописных страниц, состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Текст диссертации содержит 16 таблиц и 10 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, поставлены цели и задачи, определены научная новизна и практическая значимость исследования.

В первой главе охарактеризована роль страхового бизнеса в социально-экономической жизни государства и выделены основные функции страхования в обществе. Выделены наиболее значимые факторы, обуславливающие необходимость

поиска новых эффективных методов управления страховым бизнесом. К числу таких факторов относятся социальный характер страховой деятельности; сложность точной оценки издержек в момент продажи страхового продукта и непрозрачность страховых издержек; отрицательные внешние эффекты, возникающие в случае неплатежеспособности страховых компании; многочисленность и разнообразив страховых продуктов; постоянное увеличение числа страховых компаний; а также усиление неопределенности и нестабильности в окружающем мире Определено понятие сложной системы, изложены принципы функционирования и основные характеристики сложных систем. В общем случае свойствами любой сложной системы являются уникальность, слабопредсказуемость и наличие следующих основных особенностей ее поведения:

• контринтуитивность - свойство, проявляющееся в том, что поведение сложной системы противоречит интуиции человека;

• нечувствительность к изменениям большинства параметров,

• высокая чувствительность к изменению лишь небольшого числа определенных параметров и к некоторым изменениям структуры системы;

• сопротивление большинству управляющих воздействий, которое является следствием контринтуитивноста и нечувствительности системы к изменению параметров;

• противодействие и компенсация прикладываемых извне усилий путем снижения темпа соответствующего действия, генерируемого внутри системы,

• частая противоположность значений долгосрочной и краткосрочной реакций на изменения в системе.

Страховой бизнес обладает всеми свойствами сложных систем, поэтому целесообразно использовать для оценки и анализа различных аспектов страхования методы моделирования сложных систем Наиболее распространенными методами, используемыми для моделирования сложных систем, являются эконометрическое моделирование, математическое программирование и имитационное моделирование. В работе проведен анализ и представлена сравнительная характеристика этих методов. Результаты сравнения преимуществ и недостатков применения вышеперечисленных методов приведены в табл. 1. Анализ позволяет сделать вывод, что в условиях растущей нестабильности и неопределенности среди анализируемых методов моделирования сложных систем имитационное моделирование является наиболее

Таблица 1. Методы моделирования сложных систем: преимущества и недостатки использование.

Метод моделирования Применение Преимущества Недостатки

Эконометрнческое моделирование. Представляет собой систему регрессионных уравнений, описывающих взаимосвязи и зависимости основных показателей развила экономики. Модели основываются на анализе временных рядов, регрессионном анализе, построении систем одновременных уравнений. Применяются для установления количественной характеристики связи, зависимости и взаимообусловленности экономических показателей. Чаще всего используется при проведении прогнозных расчетов на краткосрочный период • учет взаимовлияния различных факторов; • учет воздействия внешних экономических и неэкономических факторов, • получение многовариантных прогнозов. • использование ретроспективной информации, • невозможность прогнозирования поворотных точек развития

Математическое программирование. Представляет собой метод решения оптимизационных задач с помощью максимизации или минимизации математически заданной функции на множестве, описываемом набором ограничений, представленных в форме уравнений и/или неравенств Используется в планировании деятельности предприятий и отраслей, поскольку позволяет находить достаточно точное наилучшее решение полностью формализованной проблемы. • возможность получения точных результатов; • выбор из набора альтернатив наилучшей из них. • необходимость полной определенности в оценке ситуации; • невозможность учета случайных факторов при прогнозировании будущего развития ситуации

Имитационное моделирование. Имитационная модель представляет собой формализованное описание отдельных блоков системы и правил взаимодействия между ними. Цель моделирования - воспроизведение поведения исследуемой системы на основе анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами. Применяется при прогнозировании и выработки стратегий развития сложных систем. • учет в модели фактора неопределенности; • отражение динамики процессов, временных параметров, сроков, запаздываний; • возможность применения более адекватных реально функционирующим объектам моделей, а также экспериментирования с моделью • трудоемкость разработки.

перспективным методом, позволяющим, во-первых, учитывать случайные изменения, во-вторых, прогнозировать развитие модели, и, наконец, оно дает возможность прогнозирования развития модели при различных условиях

Вторая глава посвящена рассмотрению одного из новейших методов имитационного моделирования - когнитивного моделирования - и обоснованию возможности его применения для решения задач страхового бизнеса. Благодаря использованию качественных характеристик и возможности учета взаимосвязей значительного числа факторов, данный метод позволяет дать качественное описание различных процессов, происходящих в страховании. Метод когнитивного моделирования был разработан в ИПУ РАН на основе работ американского математика Ф.С. Робертса и использовался для ситуационного моделирования в ряде отраслей народного хозяйства.

В процессе когнитивного моделирования можно выделить два основных этапа:

1. Построение когнитивной карты исследуемой ситуации.

2. Моделирование развития ситуации при заданных условиях.

Построение когнитивной карты осуществляется следующим образом. Сначала выделяются основные факторы, в терминах которых описываются происходящие в системе процессы. Все факторы системы взаимосвязаны между собой, причем влияние одного фактора на другой может быть либо положительным, если влияние первого фактора усиливает воздействие второго фактора на протекание процессов в системе, либо отрицательным в противном случае, либо переменного знака в зависимости от возможных дополнительных условий.

Когнитивная карта исследуемой ситуации представляет собой знаковый орграф, вершинами которого являются выделенные факторы. Обозначив две произвольные вершины орграфа переменными и и V, соединяем их дугой, если изменение и оказывает непосредственное существенное воздействие на V. Такое воздействие будем называть прямым влиянием фактора и на фактор V. Дуга имеет знак плюс, если воздействие фактора и на фактор V является «усилением», т.е. усиливает влияние фактора V на происходящие в системе процессы, и знак минус, если воздействие фактора и на фактор V вызывает «ослабление», т.е. уменьшает влияние фактора V на всю систему. Силу воздействия переменной и на переменную V можно учитывать, приписывая дугам различные веса и, V), что приводит к взвешенному орграфу. Помимо прямых влияний, факторы в системе подвергаются и косвенным воздействиям со стороны других факторов. Пусть, например, фактор и не влияет непосредственно на фактор V, но

влияет, например, на фактор I, который, в свою очередь напрямую оказывает влияние на фактор у, который непосредственно влияет на фактор v. В приведенном далее примере когнитивной модели оценки проекта введения нового страхового продукта -страхования ответственности медицинских работников, фактор «размер страхового портфеля по данному виду страхования» отрицательно влияет на фактор «удельные издержки по договору страхования» (с увеличением страхового портфеля удельные издержки, как правило, уменьшаются) и положительно - на фактор «уровень культуры страхования» (так как с развитием страховой практики растет также и культура страховойдеятельности).

В когнитивном моделировании, как правило, рассматриваются '• • не количественные значения факторов, а тенденции их изменения, поскольку, в отличие от значений факторов, они лучше отражают динамику происходящих в системе процессов и явлений. Для выделения совокупности базисных факторов (факторов, описывающих состояние системы), определения тенденций их изменения и сил воздействия фактора на фактор применяются методы экспертных оценок. Для отображения тенденций изменения факторов и силы воздействия факторов друг на друга (весов взвешенного орграфа) вводится совокупность лингвистических переменных, например, «сильное», «умеренное», «слабое», функции принадлежности которых находятся в интервале [0, 1]. Для отображения одновременно направления и силы воздействия для функции принадлежности используется численная шкала [-1,1]

Использование экспертного оценивания в когнитивном моделировании, основанного на предыдущем опыте и знаниях экспертов, позволяет оценить влияние любого конкретного фактора на конечные результаты проекта. В свою очередь, построение и анализ когнитивной модели дают возможность оценки влияния всей совокупности выделенных факторов с учетом их взаимовлияний на достижение целей проекта. Таким образом, для страхового бизнеса на современном этапе его развития в России, когнитивное моделирование является одним из наилучших методов оценки и анализа развития, поскольку:

1) позволяет использовать качественные (вербальные) оценки тех процессов и характеристик, для которых получение количественных оценок невозможно или затруднительно;

2) дает возможность анализа и оценки влияния большого количества взаимосвязанных факторов на развитие системы в целом и на достижение ее конечных целей,

и

3) позволяет создавать и анализировать различные модели развития ситуации при изменении значений параметров системы, а также оценивать влияние происходящих изменений на развитие системы.

Динамика модели описывается следующим образом. Пусть вершины взвешенного орграфа представлены множеством Щ, и^ . . и„ Предполагается, что каждая вершина и, принимает значение v1(t) в дискретные моменты времени 1= 0,1,2,. . . Считается, что значение определяется значением весом и

информацией о том, увеличили или уменьшили свои значения другие вершины ц, смежные с И/, в момент времени t. Изменение значения вершины ц в момент времени t называется импульсом р/1) и задается разностью — — ¡)) при / > 0. Таким образом, получаем для t> 0 •

V, (/ + 1)=У, (0+рА')> (1)

л(' + 1) = |>к,<<,)*рЛ')- (2)

Автономный импульсный процесс, определяемый взаимовлиянием и начальными значениями только тех факторов, которые описывают сложную систему, во взвешенном орграфе определяется по правилу (1) с вектором начальных значений

и вектором

НО)=(рМР2(о\~,РЛО)),

задающим импульс рДо), вводимый в каждую вершину ц в момент времени t - 0.

В более общей ситуации импульсный процесс в любой момент времени может подвергаться также и внешнему воздействию, а не только определяться взаимовлияниями базисных факторов, описывающих систему. В этом случае представляет собой внешний импульс или изменение в вершине ц в момент t под влиянием внешнего воздействия. Общая формула импульсного процесса, отражающая взаимовлияние базисных факторов и внешнего воздействия, имеет вид:

(3)

В качестве начальных условий необходимо задать значения для всех ] и ^

Представим уравнение (2) в векторном виде:

Р(г + 1)=^/)м,где

А - матрица смежности (матрица весов) взвешенного орграфа.

Тогда можно доказать (доказательство осуществлено Робертсом), что для автономного импульсного процесса во взвешенном орграфе верны следующие утверждения:

У(е) = Г(0 )*{Е„ + А + Аг+... + А'), где (6)

А' обозначает 1-ю степень матрицы А,

Ея - единичная матрица порядка п.

Уравнения (5) и (6) дают возможность получить прогноз состояния системы (прогнозные значения всех параметров системы) в любой момент времени и Состояние системы определяется только взаимовлиянием во времени факторов, описывающих саму сложную систему, т.е. определяется автономным (внутренним) импульсным процессом. Данная модель развития сложной системы описывает ее саморазвитие и может использоваться для построения прогноза при отсутствии внешних воздействий на систему.

С учетом влияния внешних воздействий модель может быть описана следующим образом. Тенденции изменения факторов задаются в виде импульсных воздействий, поступающих в модель в начальный момент времени ! = 0. Считается, что при / < 0 все воздействия равны нулю, а в момент времени 1 = 0 на модель подается вектор импульсных воздействий К(0), координаты которого равны начальным тенденциям изменения соответствующих факторов. Внешние импульсные воздействия также могут поступать в модель только в начальный момент времени ! = 0. Таким образом, для момента времени 1 = 1 в соответствии с уравнением (3) получаем

V, (0=V, (о)+2*(и,, И|)*(уДо) + />,°(о))

(7)

или в векторном виде:

Г(1)=к(0).(£, + А)+Р?(о)*(Е„ + А). (8)

Для произвольного момента времени ! получаем:

^У(0)*[Е, + А + А1 +... + А')+ Р?{о)*{Ея+А + А2+... +А1) . (9)

Согласно уравнению (9) в сложной системе под воздействием внутренних и внешних импульсов происходит процесс, при котором каждый фактор подвержен как

прямым, так и опосредованным влияниям других факторов, включенных в модель. Полная совокупность влияний, которым подвержен каждый фактор, описывается с использованием так называемого транзитивного замыкания, определяемого как сумма бесконечного ряда Еп+А + А2 4-... + А'по степеням матрицы А. Если рассматриваемый в модели орграф устойчив, то все элементы матрицы стремятся к конечным пределам при неограниченном возрастании 1, так что транзитивное замыкание матрицы А есть матрица . В экономическом смысле условие устойчивости означает наличие решений в рамках условий модели.

Поскольку базисных факторов может быть достаточно много, при моделировании развития ситуации из их множества выделяются, как правило, факторы-индикаторы - основные из базисных факторов, которые достаточно полно отражают состояние системы и поэтому могут использоваться для ее анализа. Разработанный автором алгоритм задачи прогнозирования представлен на рис 1.

Рис.1. Алгоритм решения задачи прогнозирования развития ситуации

Для решения задачи выбора стратегии развитая системы необходимо ввести критерий выбора стратегии, определяющий предпочтительность одной стратегии перед другой Таким критерием в когнитивной модели является достижимость целей развития системы, определяемых в терминах целевых факторов. При формировании множества целевых факторов необходимо указать, какое направление изменения фактора (возрастание или убывание) является желательным.

При решении задачи выбора совокупности управляющих воздействий, протекание импульсных процессов в модели описывается уравнением (9), где Р, °(р) соответствует совокупности управляющих воздействий, подаваемых в момент времени ! = 0. Комбинации определенных управляющих факторов и подаваемых на них управляющих воздействий будут соответствовать определенным стратегиям (направлениям) развития системы.

Выбор управляющих воздействий, подаваемых на управляющие факторы, производится путем решения обратной задачи управления. Задача управления считается решенной, если найден такой вектор управляющих воздействий Р10(О), что значения целевых факторов в прогнозируемом состоянии модели совпадают с заданными желательными значениями целевых факторов

Пусть С- матрица размерности кхп, указывающая, какие из факторов и1 и2,.. ., ип являются целевыми. Тогда с помощью метода наименьших квадратов (МНК) вектор управляющих воздействий находится из соотношения СУ (уст) = Г(0)*С*С> + Р,а(0)*С*£),

которое, в свою очередь, получено из уравнения

СУ(уоп)= К(0)»С*(/ + А + А1 +... + + А + А2 +... + А')

при условии устойчивости орграфа.

Разработанный автором алгоритм решения задачи выбора альтернативных стратегий изображен в виде блок-схемы, представленной на рис. 2.

Третья глава посвящена разработке модели оценки и анализа страховых проектов, в основе которой лежит метод когнитивного моделирования. Для этого исследуется роль проектов в современном бизнесе и, в частности, в страховании, определяются фазы жизненного цикла проекта, на которых целесообразно использование когнитивного моделирования в качестве метода оценки развития проекта. Применение когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых

Рис. 2. Алгоритм решения задачи выбора альтернативных стратегий

проектов представлено на примере анализа перспектив развития в России нового страхового продукта - страхования профессиональной ответственности медицинских работников. Для данного страхового продукта, например, по признаку «различные аспекты страхового рынка по этому виду страхования», факторы можно разделить на четыре основные группы:

1. факторы законодательно-правового характера;

2. факторы, характеризующие состояние рынка страхования;

3. медицинские факторы;

4. факторы, характеризующие пациентов.

С помощью экспертного оценивания были определены начальные тенденции изменения и взаимовлияния выделенных факторов внутри каждой из групп. Факторы и тенденции изменения их значений представлены в табл. 2, а взаимовлияния - в табл. 3.

Таблица 2. Факторы, описывающие страхование профессиональной _ответственности медицинских работников_

№ Название фактора Числовая оценка тенденции изменения фактора1

Факторы законодательно-правового характе Iю

1 Несовершенство правовой базы -0,1

2 Правовая грамотность населения

3 Наличие судебной практики гго делам о возмещении убытков +0,3

4 Уровень развития судебной системы +0,1

Страховые факторы

5 Уровень культуры страхования +0,1

б Наличие четких механизмов функционирования страховой системы +0,2

7 Размер страхового портфеля по данному виду страхования 0

8 Размер страховых взносов -0,1

9 Количество страховых случаев +0,2

10 Прибыльность страховой компании по данному виду продукта 0

11 Спрос на продукт 0

12 Удельные издержки по договору страхования 0

Медицинские факторы

13 Наличие единой системы лицензирования медицинской деятельности 0

14 Личная заинтересованность медицинских работников в страховании своей деятельности +0,1

15 Качество медицинского обслуживания +0,1

16 Квалификация медицинского персонала +0,2

17 Сотрудничество медицинского персонала с западными коллегами и медицинскими учреждениями +0,2

1 Под числовой оценкой тенденции изменения фактора подразумевается числовая интерпретация изменения этого фактора, построенная на основе функций принадлежности вербальных оценок, данных экспертами. В данном случае оценка -0,1 интерпретируется, как «очень слабое убывание» данного фактора, +0,3 - «умеренное возрастание» и т п.

18 Наличие организаций по защите прав медицинских работников +0 1

19 Изменение лимитов ответственности медицинских работников

20 Уровень оплаты труда медицинских работников 0

Факторы, характеризующие пациентов

21 Предоставление пациентами точной и полной информации -ОД

В рамках построенной модели можно проигрывать различные сценарии развития проекта, что дает возможность осознанного выбора направления развития проекта. В диссертации были рассмотрены три сценария: саморазвитие ситуации, развитие при внешних воздействиях на проект со стороны страховой компании, развитие при внешних воздействиях на проект, независимых от страховой компании. Моделирование производилось с помощью прикладного программного пакета «Ситуация для слабоструктурированных систем».

Промоделируем ситуацию, используя начальные тенденции изменения базисных факторов, определенные выше (см. табл. 2). Рассматривая ситуацию с точки зрения страховой компании, выделим в качестве целевых факторов следующие (см. табл. 4): _Таблица 4. Желательные тенденции изменения целевых факторов_

Наймите фактора

Целеваятенденция изменения фактора

Размер страхового портфеля по данному виду страхования (7)

0,5

Количество с траховых случаев (9)

-0,4

Прибыльность страховой компании по данному виду продукта (Ю)_

0,6

Спрос на продукт (11)

0,5

Личная заинтересованность медицинских работников в страховании своейдеятельности (14)

0,6

В скобках представлены номера факторов из таблицы 2 для удобства их отображения на графике. Цели (в терминах модели • целевые тенденции изменения факторов) определяются лицами, принимающими решения в вербальной форме и далее, как и начальные тенденции, преобразуются в числовую шкалу. Рассмотрим несколько различных сценариев развития проекта.

Сценарий I. Саморазвитие ситуации

Под саморазвитием подразумевается развитие ситуации при условии неизменности исходных характеристик, т.е. при наличии в модели только автономного (внутреннего) импульсного процесса. В этом случае факторы не подвергаются никаким более или менее значительным воздействиям извне, не производится никакого управления ситуацией. Прогнозируемые тенденции определяются в ходе моделирования, исходя из заданных начальных условий для автономного импульсного

Таблица 3. Матрица взаимовлияний факторов

1 2 3 4 5 б 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

фактору

1 -0,4 -0,2 -0,4 -0,6

2 + 0,2 + 0,4 + 0,2 + 0,2 + 0,4

3 +0,2 + 0,2 + 0,6

4 +0,2 +0,4

5 +0,4 + 0,2 + 0,2 -0,4

6 -0,2

7 -0,4 + 0,4 -0,2 +0,4

8 +0,4

9 + 0,8 +0,2 -0,6 +0,2 -0,2 -0,2

10

11 +0,2 + 0,2 +0,2

12 + 0,2 -0,2

13 + 0,6 +0,2 + 0,2 +0,4

14 +0,6 +0,4 + 0,2 + 0, 2

15 -0,2 +0,4

16 -0,4 +0,4 +0,2

17 + 0,6 + 0,4 +0,2

18 -0,2 + 0,2 + 0, 4

19 +0,4

20 + 0,4 + 0,2 +0,2 + 0,2

21 -0,4 + 0,4

процесса, т.е. только с учетом взаимовлияний и начальных тенденций изменения значений факторов Результаты моделирования саморазвития ситуации представлены на рис. 3.

На рис. 3 отражены начальные тенденции изменения значений целевых факторов, отражающие мнение экспертов по влиянию каждого из этих факторов на реализацию проекта, прогнозируемые тенденции, построенные на основе использования модели с учетом лишь взаимовлияний базисных факторов, описывающих систему, целевые тенденции, отражающие мнение экспертов о желательных значениях тенденций изменения факторов, отвечающих целям реализации проекта внедрения рассматриваемого вида страхования.

Из представленных на рисунке данных следует, что желательные тенденции изменения значений целевых факторов при саморазвитии ситуации, т е. при отсутствии в системе внешних импульсов, не достигаются. Более того, для фактора «количество страховых случаев» даже направление изменения данного фактора противоположно целевому. Для остальных целевых факторов изменения происходят, в целом, в нужном направлении, но желательные значения не достигаются.

Сценарий 2. Развитие ситуации с управлением со стороны страховой компании Рассмотрим ситуацию, когда страховая компания, разрабатывающая данный страховой продукт, может воздействовать на ситуацию несколькими способами. Во-первых, она может повлиять на спрос по данному страховому продукту, проводя активную рекламную кампанию. Управление осуществляется путем усиления тенденций изменения факторов «уровень культуры страхования» и «наличие

■ Началыме тендемам ■Протезируемые тиендо □Цышметенищи_

Рис. 3. Значения тенденций изменения целевых факторов при саморазвитии ситуации

организаций по защите прав медицинских работников». Во-вторых, страховая компания может модифицировать продукт таким образом, чтобы он бвш наиболее удобен для потребителя, а также она может совершенствовать механизм уплаты страхового возмещения. В данном случае управляющее воздействие будет подаваться на фактор «наличие четких механизмов функционирования страховой системы». В третьих, страховая компания может привлекать страхователей, предоставляя определенные скидки, что отображается воздействием на фактор «размер страховых взносов».

В этом сценарии при построении прогнозируемых значений тенденций изменения целевых факторов учитываются не только взаимовлияния факторов, описывающих систему, но также и влияние внешних воздействий.

Результаты моделирования развития ситуации с управлением представлены на

рис.4.

ол

О* 9.4

02 О -02 -0,4 -0,6

Рис. 4. Значения тенденций изменения целевых факторов при развитии ситуации с управлением

Как следует из диаграммы, в данном случае наблюдается улучшение ситуации в сторону достижения целей по сравнению со сценарием саморазвития. Направление прогнозируемого изменения фактора «количество страховых случаев» теперь совпадает с целевым направлением. Прогнозируемые тенденции изменения остальных целевых факторов также стали более благоприятными.

Сценарий 3. Развитие ситуации при условии внешнихвоздействий, независящих от страховой компании

Прогнозируемые тенденции, как и в предыдущем случае, учитывают как взаимовлияния факторов, описывающих процесс, так и влияние внешних воздействий

на систему. Рассмотрим следующие возможные внешние воздействия: увеличение лимитов ответственности медицинских работников и повышение уровня оплаты труда медперсонала, В данном случае это будет означать подачу управляющих воздействий на факторы «изменение лимитов ответственности медицинских работников» и «уровень оплаты труда медицинских работников». Оба фактора напрямую положительно влияют на фактор «личная заинтересованность медицинских работников в страховании своей деятельности» и косвенным образом - на остальные целевые факторы.

Результаты моделирования сценария представлены на рис. 5.

■ Нячялыме тетеиции

■ Протозфуеььк

□ Целевые тещенум_

Рис. 5. Значения тенденций изменения целевых факторов при развитии ситуации при условии внешних воздействий

В этом сценарии все цели, кроме одной, связанной с уменьшением количества страховых случаев, достигаются. Таким образом, результаты моделирования позволяют сделать вывод, что стимулирование спроса на страхование ответственности медицинских работников со стороны государства и рынка эффективнее, чем со стороны страховой компании.

Как показывает приведенный пример, при отсутствии изменений государственной политики и рыночной ситуации в отношении стимулирования страхования ответственности медицинских работников, таких как, например, повышение лимитов ответственности, повышение оплаты труда медперсонала, развитие международного сотрудничества в области медицины, компания не достигнет желаемых результатов по данному проекту. При условии вышеперечисленных изменений проект можно считать перспективным и рекомендовать к внедрению.

III

Таким образом, метод когнитивного моделирования может успешно использоваться для оценки и анализа возможностей сложной системы по достижению целей ее развития. Метод позволяет рассматривать различные варианты развития при изменении параметров системы и находить рациональное управление для достижения поставленных целей.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ На основе проведенных в работе исследований получены следующие результаты и выводы.

1. Страховой бизнес удовлетворяет всем свойствам сложных систем, что позволяет отнести его к классу сложных систем. Поэтому для анализа развития различных аспектов, а также комплексной оценки страховой деятельности предлагается использовать методы моделирования сложных систем. В результате сравнительного анализа основных методов моделирования сложных систем - эконометрического моделирования, математического программирования и имитационного моделирования - сделан вывод о том, что в современных условиях имитационное моделирование наилучшим образом подходит для оценки и анализа развития страхового бизнеса.

2. Из класса методов имитационного моделирования одним из наиболее перспективных для прогнозирования и анализа развития страхования является метод когнитивного моделирования. Когнитивная модель позволяет использовать качественные характеристики для тех факторов или процессов, для которых нет возможности получения количественных оценок, что зачастую имеет место в страховании; метод позволяет учитывать взаимовлияния большого количества факторов и строить оценку их комплексного влияния на саморазвитие сложной системы и, как следствие, на достижимость целей этого развития. При этом сложная система может описывать какой-либо страховой проект, отдельную страховую компанию, отдельный сегмент страхового рынка и т.д. при заданных начальных условиях их функционирования.

3. В рамках диссертационного исследования была построена когнитивная модель анализа и оценки внедрения на страховой рынок нового страхового продукта -страхования ответственности медицинских работников. С помощью проведения экспертного опроса были выделены базисные факторы, определены начальные тенденции изменения их значений и силы взаимовлияний. Использование когнитивной

модели позволяет проигрывать различные варианты развития процесса освоения нового страхового продукта и осуществлять выбор некоторых из них на основе того или иного критерия.

4. В работе были построены и проанализированы три сценария развития проекта: саморазвитие - при сохранении существующих тенденций развития в системе, развитие при управлении со стороны страховой компании и развитие при внешних воздействиях, независящих от страховой компании. Представленные выше сценарии развития проекта могут быть дополнены другими, т.к. в общем случае внешние воздействия на систему могут быть самыми разными. Кроме того, возможно комбинирование в одном сценарии как внешних воздействий, независимых от страховой компании, так и внутреннего управления со стороны страховщика, что также может дать интересные результаты. Достижимость целей и развитие проекта можно оценивать по различным критериям, таким, как, например, затраты, быстрота достижения целей проекта, простота реализации и т.д.

В целом, метод когнитивного моделирования является одним их наиболее перспективных методов для оценки и анализа развития страхового бизнеса, поскольку именно он дает возможность получения общего видения развития системы в условиях неопределенности, которой характеризуется страхование на современном этапе развития.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Грушанина М.А., Коврова О.Е., Козырева МЛ. Учет факторов конфликтности внешней среды при активном проектировании //Современные сложные системы управления СССУ /НТСв' 2002: Сборник трудов международной научно-практической конференции. - Липецк, 2002. - С. 49 - 50.

2. Грушанина М.А.. Павлов С.Г., Цымбал СВ. Стратегическое управление предприятием на основе активного проектирования //Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 3: Тезисы докладов и сообщений Третьего всероссийского симпозиума (Москва, 9-11 апреля 2002 г). - М.: ЦЭМИ РАН, 2002.-С. 37-38.

3. Грушанина М.А., Кабицын А.В., Черноморский ДА Некоторые особенности стратегического планирования на предприятии в нестабильной среде //Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 1: Тезисы докладов и сообщений Третьего всероссийского симпозиума (Москва, 9-11 апреля 2002 г) - М.: ЦЭМИ РАН, 2002. - С. 44 - 45.

4. Цымбал СВ., Грушанина М. А. Активное проектирование в условиях

конфликтной среды //Управление компанией. - 2002. - № 3 (10). - С. 45 - 49.

5. Цымбал СВ., Кабицын А.В., Грушанина М.А. Активное проектирование -основа успеха МГТС «ИТЕРА» //Управление компанией. - 2002. - № 4 (11). - С. 22-26.

6. Грушанина М.А. Учет факторе» конфликтности при экономическом проектировании //Экономическая наука: проблемы теории и методологии. Секции 1-4. - СПб.: ОЦЭиМ, 2002. - С. 192 -193.

7. Цымбал СВ., Грушанина МА., Павлов С.Г. Учет факторов конфликтности при построении когнитивной модели региона //Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. Секция 4: Труды 2-й Международной конференции в 2-х томах (Москва, 4-6 ноября 2002 г). Том 2 - М: ИЛУ РАН, 2002.- С. ПО -116.

8. Цымбал СВ., Кабицын А.В., Грушанина М.А. Факторы конфликтности и юс учет в активном проектировании //Материалы научно - практической конференции «Коммуникация - 2002». - Часть 2. - Пятигорск: Изд-во ПГЛУ, 2002.

9. Грушанина М.А. Управление конфликтами в экономическом проектировании //Материалы работы Восьмой международной конференции молодых ученых-экономистов «Предпринимательство и реформы России». - СПб.: ОЦЭиМ, 2002.

10. Цымбал СВ., Кабицын А.В, Грушанина М.А. Управление рисками и конфликтами в активном проектировании //Управление риском. - 2003. - № 2. -С. 13-16.

11. Грушанина М. А. Применение метода когнитивного моделирования в прогнозировании развития страхового бизнеса //Материалы Международной научной конференции «Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики» (Санкт-Петербург, 15-17 апреля 2004 г). Секции 5-12. -СПб.: ОЦЭиМ, 2002. - С. 262-263.

Подписано в печать 01.07.04. Формат 60x84 1/16. Печать ризографическая. Заказ № 463 Объем 1,39. Тираж 100 экз

Издательский центр экономического факультета СПбГУ 191123, С.-Петербург, ул. Чайковского, 62.

04-15116

РНБ Русский фонд

2005-4 12075

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Грушанина, Маргарита Александровна

Введение.

Глава 1. Страховой бизнес, его особенности и методы оценки.

§ 1.1 Страховой бизнес, его характеристика и социально-экономическая значимость.

§ 1.2 Нестабильность и неопределенность среды как фактор необходимости эффективного управления.

§ 1.3 Определение и характеристика сложных систем.

§ 1.4 Страховой бизнес - сложная система.

§ 1.5 Основные виды моделирования сложных систем.

§ 1.6 Выводы.

Глава 2. Метод когнитивного моделирования.

§ 2.1 Общая характеристика.

§ 2.2 Принцип построения когнитивной карты.

§ 2.3 Методы оценки тенденций и взаимовлияний факторов.

§ 2.4 Метод построения лингвистических шкал.

§ 2.5 Основные допущения построения когнитивной модели ситуации.

§ 2.6 Алгоритм решения задачи прогнозирования.

§ 2.7 Алгоритм решения задачи выбора альтернативных стратегий.

§ 2.8 Выводы.

Глава 3. Модель оценки и анализа страховых проектов на основе применения метода когнитивного моделирования.

§ 3.1 Проекты и их роль в экономике и в страховом бизнесе.

§ 3.2 Построение когнитивной модели оценки страховых проектов.

§ 3.3 Оценка страхования ответственности медицинских работников как нового страхового продукта на российском страховом рынке.

§3.4 Выводы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Использование метода когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых проектов"

Страхование является одним из важнейших аспектов экономического развития государства. Без преувеличения можно говорить о том, что развитость страхового рынка страны является показателем уровня развития самого государства, ведь роль страхования в социальной и экономической сферах трудно переоценить.

Во всем мире страхование является мощным каналом для привлечения средств в экономику. На Западе средства страховых компаний составляют до 35-50 % всех инвестируемых денег1.

К функциям страхования относят, прежде всего, защиту и предупреждение наступления страхового случая, распределение риска, диверсификацию рисков, стимулирование экономики посредством ' инвестирования собираемой страховой премии и обеспечение работой десятков тысяч людей. Кроме того, страхование помогает как обычным людям, так и руководителям предприятий обрести уверенность в завтрашнем дне2. Вместе с тем, страховой бизнес существенно отличается от всех других видов бизнеса По сути, страховщик предлагает исключительный в своем роде товар - услугу с отложенным сроком исполнения, за которую платят немалые деньги, но, тем не менее, предпочитают ею никогда не воспользоваться.

В последние годы значительное количество исследований посвящено государственному регулированию страховой деятельности. Однако, государственное регулирование охватывает только один аспект проблемы, необходимы иные методы управления, оценки и анализа развития страхования.

Кроме того, усиление нестабильности и неопределенности в современном мире, глобализация как территориальная, так и в экономических и политических отношениях, заставляют искать новые способы организации

1 Ильчиков М. К вопросу о присутствии на российском рынке иностранных страховых компаний (попытка ретроспективного анализа актуальной проблемы) // Страховое дело, № 7,2001, С. 3-14 Матюшин В.В. Страховой рынок Канады: история и настоящее //Страховое дело, № 11,2001, С. 54. деятельности страховых компаний, новые методы оценки этой деятельности, учитывающие происходящие изменения.

В ответ на происходящие в политической и экономической жизни всех стран процессы, последнее время в мире наблюдается тенденция к активному использованию многими коммерческими и государственными организациями проектного подхода к бизнесу, что означает рассмотрение деятельности предприятия или организации как последовательности взаимосвязанных проектов. Не составляют исключения в этом процессе и страховые компании. Проекты играют большую роль в процессе создания концепции нового страхового продукта, его разработки и внедрения на рынок . В ходе реализации проектов создаются новые или усовершенствованные процедуры страхования, новые информационные системы. Широкомасштабные проекты управления, такие как реструктуризация или реорганизация, общее снижение затрат, освоение нового страхового рынка и т.п. жизненно необходимы для продолжения успешной деятельности и развития страховых компаний.

В то же время далеко не по всем факторам, влиянию которых подвергаются страховые проекты, имеется статистическая информация. Более того, для многих факторов построение функции распределения сопряжено с существенными трудностями, и, в первую очередь, с отсутствием достаточной количественной информации. Для учета влияния таких факторов на развитие страховых проектов необходимо применение новых методов комплексной оценки проектов, работающих с качественными показателями. Одним из таких методов является метод когнитивного моделирования, в основе которого лежит аппарат теории графов. Основными преимуществами метода когнитивного моделирования являются возможность работы с качественными показателями, учет взаимовлияний значительного количества факторов и отражение динамики развития ситуации.

3 Арчибальд Р. Управление высокотехнологичными программами и проектами: Пер. с англ. - М.: ДМК Пресс, 2002. - С. 26.

Основной целью диссертационной работы является обоснование возможности и целесообразности применения метода когнитивного моделирования к оценке и анализу новых проектов в страховом бизнесе, а также построение когнитивной модели анализа и оценки проекта разработки нового страхового продукта.

Для достижения поставленной в диссертации цели в рамках исследования были поставлены следующие задачи:

1. Исследование возможности отнесения страхового бизнеса, к классу сложных систем.

2. Анализ различных методов моделирования сложных систем, в том числе метода когнитивного моделирования.

3. Адаптация метода когнитивного моделирования к анализу и оценке проектов страхового бизнеса.

4. Разработка модели оценки и анализа страховых проектов на основе предложенного автором подхода по применению метода когнитивного моделирования

5. Построение когнитивной карты для оценки и анализа страховых проектов в рамках метода когнитивного моделирования.

Объектом диссертационного исследования являются новые проекты, разрабатываемые и внедряемые в страховом бизнесе.

Предметом диссертационного исследования является метод когнитивного моделирования и возможности его использования для анализа и оценки страховых проектов.

Методология диссертационного исследования базируется на:

• применении методов моделирования сложных систем к страховому бизнесу;

• использовании метода когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых проектов;

• сравнительном анализе существующих методов моделирования сложных систем, выделении основных преимуществ и недостатков их использования;

• выделении основных факторов, описывающих процесс разработки и внедрения страховых проектов;

• применении метода экспертного оценивания для оценки тенденций изменения и взаимных влияний факторов;

• применении метода лингвистически переменных и принципов построения лингвистических шкал для обработки полученных экспертных оценок.

К научной новизне диссертационного исследования относится следующее:

1. Выделение особенностей страхового бизнеса, позволивших отнести его к классу сложных систем, а также сравнительный анализ наиболее часто используемых методов моделирования сложных систем, позволивший выделить особенности и возможность применения этих методов к страховому бизнесу.

2. Построение модели оценки и анализа страховых проектов на основе модификации метода когнитивного моделирования, учитывающей особенности страхового бизнеса.

3. Формализация решения задачи прогнозирования развития ситуации в рамках метода когнитивного моделирования, которая позволяет оценивать развитие системы при различных заданных условиях.

4. Формализация решения задачи выбора альтернативных стратегий в рамках метода когнитивного моделирования, позволяющей находить рациональное управление для достижения поставленных целей.

5. Модификация метода построения когнитивной карты ситуации, позволяющая применять ее в проектировании страхового бизнеса, а также разработка метода анализа страховых проектов, позволяющего оценивать развитие проекта в условиях отсутствия статистических данных по большинству показателей.

Практическая значимость исследования состоит, во-первых, в обосновании возможности использования метода когнитивного моделирования для оценки и анализа страховых проектов, а также - в формализации алгоритмов решения задач прогнозирования развития ситуации и выбора альтернативных стратегий достижения поставленных целей.

Во-вторых, проведенный анализ методов моделирования сложных систем дает возможность более осознанного их практического применения и адекватной оценки полученных результатов.

Исследование состоит из трех глав. В первой главе охарактеризована роль страхового бизнеса в социально-экономической жизни государства (параграф 1.1). Основными функциями, которые страхование выполняет в обществе, являются функция защиты имущественных интересов государства, предприятий и граждан; обеспечения финансовой стабильности за счет принятия рисков; диверсификации риска; социальной защиты граждан; стимулирования более эффективного размещения капитала в экономике. Параграф 1.2 диссертации посвящен выделению и анализу факторов, обуславливающих, необходимость поиска новых эффективных методов управления страховым бизнесом. К числу наиболее существенных таких факторов относятся социальный характер страховой деятельности, отрицательные внешние эффекты, возникающие в случае неплатежеспособности страховых компаний, усиление неопределенности и нестабильности в окружающем мире. В параграфе 1.3 определено понятие сложной системы и изложены принципы функционирования и основные характеристики сложных систем. В параграфе 1.4 обоснована целесообразность отнесения страхового бизнеса к классу сложных систем. В параграфе 1.5 рассматриваются основные методы, используемые для моделирования сложных систем. Произведен анализ и сравнительная характеристика методов эконометрического и имитационного моделирования, а также математического программирования. Результаты сравнения преимуществ и недостатков применения вышеперечисленных методов приведены в таблице 1.1.

Вторая глава посвящена рассмотрению одного из новейших методов имитационного моделирования - когнитивного моделирования и обоснованию возможности его применения для решения задач страхового бизнеса. Метод когнитивного моделирования был разработан в ИПУ РАН на основе работ американского математика Ф.С. Робертса и использовался для ситуационного моделирования в ряде отраслей народного хозяйства.

В параграфе 2.1 дано определение когнитивного моделирования как подхода к исследованию ситуации на основе графовой модели. Выделены основные преимущества и недостатки метода. В параграфе 2.2 излагаются основные принципы построения когнитивной карты ситуации, которая, по сути, представляет собой взвешенный орграф. Для построения когнитивной карты проводится анализ ситуации, результатом которого становится выделение базисных факторов, описывающих ситуацию. Значения сил взаимных влияний и тенденций изменения факторов определяются с помощью методов экспертного оценивания, описанных в параграфе 2.3, а в параграфе 2.4 представлен метод построения лингвистических шкал, с помощью которого результаты экспертного оценивания приводятся к числовому формату, используемому в модели.

В параграфе 2.5 излагаются основные допущения, принятые при разработке метода когнитивного моделирования: В параграфе 2.6 и параграфе 2.7 рассмотрены две задачи, которые могут быть решены на основе использования когнитивного моделирования - задача прогнозирования развития ситуации и задача выбора альтернативных стратегий достижения поставленных целей - и предложен алгоритм их решения.

Третья глава посвящена разработке модели оценки и анализа страховых проектов, в основе которой лежит метод когнитивного моделирования. В параграфе 3.1 исследуется роль проектов в современном бизнесе и, в частности, в страховании, определяются фазы жизненного цикла проекта, на которых целесообразно использование когнитивного моделирования в качестве метода оценки развития проекта. Параграф 3.2 содержит общий алгоритм и рекомендации для построения когнитивной модели страхового проекта. В параграфе 3.3. представлена апробация построенной модели на примере оценки возможности внедрения на российском страховом рынке нового страхового продукта - страхования ответственности медицинских работников.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Грушанина, Маргарита Александровна

§ 3.4 Выводы

В результате рассмотрения роли проектного подхода в современной экономической среде сделан вывод о возрастании доли деятельности компаний и предприятий, связанной с осуществлением: проектов. Охарактеризована значимость оценки и -анализа развития проекта на различных стадиях его жизненного цикла, в особенности, -па стадиях разработки и внедрения. На примере проекта по созданию нового страхового продукта предложен способ построения когнитивной модели оценки и анализа страховых проектов. Выделены основные группы факторов, описывающие проект и разработаны рекомендации по определению их взаимных влияний и тенденций изменения значений факторов.

На конкретном примере проекта по внедрению на российский рынок нового страхового продукта — страхования ответственности медицинских работников - создана когнитивная модель, которая позволила проанализировать три различных сценария развития проекта: саморазвитие, развитие при стимулировании спроса со. стороны страховой компании и внешних изменешмх со стороны'рынка и государства. Проведенный анализ позволил сделать вывод о том, что ограниченные возможности страховой компании не позволяют обеспечить полное достижение целей, хотя продуманная политика стимулирования спроса на продукт может существенно улучшить ситуацию. Рыночные изменения и изменения государственной политики в сторону повышение заинтересованности медицинских работников в сохранении своих доходов оказывают более существенное влияние на развитие проекта.

В рамках построетшя когнитивной карты данного проекта сделано следующее:

• выделены базисные факторы, описывающие развитие проекта;

• определены взаимные влияния факторов друг на друга;

• с помощью проведенного экспертного опроса определены силы взаимных влияний и начальные тенденции изменения факторов. В целом, можно сделать вывод, что моделирование различных сценариев развития позволяет рассмотреть варианты развития ситуации при различных условиях, оценить возможность достижения целей, выбрать более подходящее время для осуществления проекта и изменить проект таким образом, чтобы обеспечить максимальное достижение поставленных целей.

92

Заключение

К основным целям данного исследования относятся обоснование возможности и целесообразности применения метода когнитивною моделирования к анализу и оценке проектов в страховом бизнесе, а также построение когнитивной модели анализа проекта разработки нового страхового продукта.

В соответствии с поставленными целями в работе сделано следующее.

Обоснована актуальность и необходимость поиска нового метода моделирования развития страхового бизнеса, и, в частности, оценки и анализа страховых проектов.

В работе рассмотрены основные особенности страхования, отличающие его от других видов бизнеса, а именно - функции защиты имущественных интересов государства, предприятий и 1раждан; обеспечения финансовой стабильности за счет принятия рисков; диверсификации риска; социальной защиты граждан; стимулирования более эффективного размещения капитала в экономике.

Выделен ряд факторов, характеризующих современную бизнес-среду и обуславливающих необходимость поиска новых эффективных методов оценки, анализа и управления развитием страхового бизнеса. Среди них наиболее существенными являются социальный характер страховой деятельности; отрицательные внешние эффекты, возникающие в случае неплатежеспособности страховых компаний; многочисленность и разнообразие страховых продуктов; постоянный рост числа участников страхового рынка и усиление неопределенности и нестабильности в окружающем мире.

Обоснована принадлежность страхового бизнеса к классу сложных систем, и, следовательно, возможность применения методов моделирования сложных систем для решения задач страхового бизнеса.

В процессе исследования показано, что страховой бизнес является сложной системой, поскольку обладает всеми основными свойствами сложных систем, а именно - уникальностью, слабопредсказуемостью, контршггу итивIюстыо, слабой чувствительностью к изменениям значительного ряда параметров, противоположностью направлений долгосрочной и краткосрочной реакций на внешние воздействия. Из принадлежности страхового бизнеса к классу сложных систем сделан вывод о возможности применения к нему методов моделирования сложных систем.

Проведен сравнительный анализ основных методов моделирования сложных систем, в результате которого были выявлены основные преимущества и недостатки применения этих методов.

К основным методам, использующимся для моделирования сложных систем, относятся экопометрическое моделирование,. математическое программирование и имитационное моделирование.

Преимуществами эконометрических моделей являются возможность учета взаимовлияний значительного количества различных факторов и получение многовариантных прогнозов по большому количеству показателей. Тем не менее, эти модели обладают также существенными недостатками, а именно слабой способностью к прогнозированию изменений в развитии ситуации и возможностью использования только количественных оценок показателей. Применение данного метода к прогнозированию развития страхового бизнеса на данном этапе является мало эффективным, поскольку сбор статистической информации по многим показателям данной сферы, таким, как, например, развитость государственной системы социальной защиты или качество жизни населения в определенном регионе, сопряжен со значительными трудностями, а иногда и вовсе невозможен.

Математическое программирование хорошо подходит для решения формализованной задачи в условиях полной определенности в оценке ситуации. Данный мегод не позволяет оценивать будущее развитие ситуации и, соответственно, его применение для комплексного анализа страховых проектов нецелесообразно.

Имитационное моделирование обладает существенными достоинствами. Во-первых, этот метод позволяет учитывать в модели фактор неопределенности, во-вторых, способен отражать динамику развития ситуации, и, наконец, позволяет проводить эксперименты с моделью при различных допущениях. Однако, основным недостатком этого вида моделирования, является необходимость существенных временных и финансовых затрат на создание модели.

Обоснована актуальность и целесообразность применения метода когнитивного моделирования в сфере страхования, выделены его основные преимущества и недостатки.

Метод когнитивного моделирования принадлежит к классу методов имитационного моделирования. Основными его преимуществами являются меньшая трудоемкость разработки, чем для традиционных имитационных моделей, что обусловлено использованием липть линейных зависимостей в модели, возможность использования качественных характеристик и выявления скрытые взаимосвязей между факторами. Кроме того, данный метод позволяет получить оценку комплексного развития ситуации с учетом взаимовлияний большого числа факторов. Однако при выборе метода моделирования необходимо принимать во внимание тот факт, что вследствие данных упрощений, модель становится менее адекватной реальной системе, а результаты - менее точными.

Дано определение метода когнитивного моделирования, его составляющих и изложен математический аппарат метода.

Метод когнитивного моделирования базируется на построении когнитивной карты ситуации, которая, по сути, представляет собой взвешенный орграф. Для построения когнитивной карты проводится анализ ситуации, результатом которого становится выделение базисных факторов, описывающих ситуацию. Затем, с помощью методов экспертного оценивания либо выявления причинно-следственных связей, определяются значения сил взаимных влияний и тенденций изменения факторов. Тенденции изменения значений и силы взаимных влияний факторов оцениваются в лингвистических переменных. Для присвоения им числовых значений используется аппарат нечетких множеств. После построения когнитивной карты производится моделирование различных сценариев развития ситуации. Изменения в системе описываются с помощью импульсных процессов.

Определены две основные задачи, решение которых возможно с помощью метода когнитивного моделирования, - задача прогнозирования и задача выбора альтернативных стратегий. Разработан алгоритм их решения.

Задача прогнозирования развития ситуации позволяет оценивать развитие ситуации, во-первых, при различных заданных начальных условиях, и, во-вторых, позволяет прогнозировать ее развитие при условии подачи определенных управляющих или внешних воздействий на систему. Задача выбора альтернативных стратегий достижения поставленных целей позволяет подобрать соответствующие управление, при котором цели достигаются.

Исследована роль проектного подхода в современной бизнес-среде. Показана важность оценки и анализа развития проекта на различных стадиях его жизненного цикла, в особенности, на стадиях разработки и внедрения.

В последнее время доля проектов в деятельности предприятий неуклонно возрастает. Именно проекты представляют собой инструмент развития и совершенствования предприятий и организаций, в том числе и страховых компаний. Однако для достижения целей проектов и снижения затрат материальных, временных и иных ресурсов при их реализации, необходимо осуществление эффективного анализа развития проекта на стадиях его разработки и внедрения. Для проведения такого анализа проектов в страховом бизнесе использовать метод когнитивного моделирования.

На примере проекта по внедрению нового страхового продукта предложен способ построения когнитивной модели проекта.

В рамках построения когнитивной модели проекта по внедрению нового страхового продукта выделены основные группы базисных факторов, описывающих проект и внешнюю для него среду. Даны рекомендации по определению тенденций изменения значений и взаимных влияний факторов, учитывающие специфику как страховой сферы, так и самой модели.

На примере проекта по внедрению на российский рынок нового страхового продукта - страхования ответственности медицинских работников — создана когнитивная модель, которая позволила проанализировать три различных сценария развития проекта: саморазвитие, развитие при управлении со стороны страховой компании и внешних изменениях со стороны рынка и государства.

В рамках построения модели выделен 21 фактор, описывающий развитие проекта. С помощью проведенного экспертного опроса определены начальные тенденции и взаимовлияния выделенных факторов, и, таким образом, построена когнитивная карта проекта. На основе когнитивной карты произведено моделирование трех различных сценариев развития проекта.

На основе проведенных исследований в работе получены следующие результаты и выводы.

1. Нестабильная обстановка в мире, глобализация экономического и политического пространства, индивидуализация страховых продуктов, а также существенная социально-экономическая значимость страхования обуславливает актуальность и необходимость поиска новых методов моделирования страхового бизнеса.

2. Принадлежность страхового бизнеса к классу сложных систем позволяет сделать вывод о целесообразности использования методов моделирования сложных систем для решения задач страховой сферы.

3. Проведенный анализ меюдов моделирования сложных систем, а именно - эконометрического моделирования, математического программирования и имитационного моделирования позволил выявить особенности использования этих методов, преимущества и недостатки их применения в страховом бизнесе. На основе проведенного анализа сделан вывод о наибольшей сравнительной эффективности применения методов имитационного моделирования.

4. Одним ю наиболее перспективных методов для моделирования развития страхового бизнеса является метод когнитивного моделирования. Его основными преимуществами являются возможность работы с качественными характеристиками, выявления неочевидных взаимосвязей между параметрами модели и меньшая сложность разработки за счет использования исключительно линейных зависимостей.

5. Формализован алгоритм решения задачи прогнозирования развития ситуации в рамках метода когнитивного моделирования.

6. Формализован алгоритм решения задачи выбора альтернативных стратегий для достижения поставленных целей в рамках метода когнитивного моделирования.

6. Обоснована возможность повышения эффективности страхового бизнеса на основе проектно-ориентированного подхода, реализуемого на базе когнитивного моделирования.

7. Принимая во внимание значительную роль проектного подхода в современном бизнесе, повышающуюся нестабильность и неопределенность в современном мире и специфику страхового бизнеса, когнитивное моделирование, благодаря возможности анализа качественных характеристик и возможности моделирования различных сценариев развития, является одним из наиболее эффективных методов оценки и анализа страховых проектов.

8. Разработаны общие принципы построения когнитивной модели проекта по внедрению нового страхового продукта.

Модель опробована на примере внедрения на российский рынок продукта С1рахования ответственности медицинских работников. Созданная модель позволила проанализировать три сценария развития проекта: саморазвитие, развитие при стимулировании спроса со стороны страховой компании и внешних изменениях со стороны рынка и государства. Проведенный анализ позволил сделать вывод о том, что ограниченные возможности страховой компании не позволяют обеспечить полное достижение целей в сегодняшних условиях, хотя продуманная политика стимулирования спроса на продукт может существенно улучшить ситуацию. Рыночные изменения и изменения государственной политики в сторону повышение заинтересованности медицинских работников в сохранении своих доходов, а также увеличение судебной практики по делам о возмещении морального ущерба оказывают более существенное влияние на достижение целей проекта.

99