Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Страховой бизнес, его особенности и методы оценки 10
1.1 Страховой бизнес, его характеристика и социально-экономическая значимость 10
1.2 Нестабильность и неопределенность среды как фактор необходимости эффективного управления ...12
1.3 Определение и характеристика сложных систем 15
1.4 Страховой бизнес-сложная система. 16
1.5 Основные виды моделирования сложных систем . 18
Глава 2. Метод когнитивного моделирования 27
2.1 Общая характеристика... 27
2.2 Принцип построения когнитивной карты. 29
2.3 Методы оценки тенденций и взаимовлияний факторов 38
2.4 Метод построения лингвистических шкал 41
2.5 Основные допущения построения когнитивной модели ситуации 48
2.6 Алгоритм решения задачи прогнозирования 53
2.7 Алгоритм решения задачи выбора альтернативных стратегий 59
Глава 3. Модель оценки и анализа страховых проектов на основе применения метода когнитивного моделирования 68
3.1 Проекты и их роль в экономике и в страховом бизнесе 68
3.2 Построение когнитивной модели оценки страховых проектов 73
3.3 Оценка страхования ответственности медицинских работников как нового страхового продукта на российском страховом рынке 78
Заключение 92
Литература 99
Приложение. 106
- Нестабильность и неопределенность среды как фактор необходимости эффективного управления
- Основные виды моделирования сложных систем
- Методы оценки тенденций и взаимовлияний факторов
- Оценка страхования ответственности медицинских работников как нового страхового продукта на российском страховом рынке
Введение к работе
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
Ильчиков М. К вопросу о присутствии на российском рынке иностранных страховых компаний (попытка
етроспективного 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.
4 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.
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:
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.
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:
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.
Построение модели оценки и анализа страховых проектов на основе модификации метода когнитивного моделирования, учитывающей особенности страхового бизнеса.
Формализация решения задачи прогнозирования развития ситуации в рамках метода когнитивного моделирования, которая позволяет оценивать развитие системы при различных заданных условиях.
Формализация решения задачи выбора альтернативных стратегий в рамках метода когнитивного моделирования, позволяющей находить рациональное управление для достижения поставленных целей.
Модификация метода построения когнитивной карты ситуации, позволяющая применять ее в проектировании страхового бизнеса, а также разработка метода анализа страховых проектов, позволяющего
7 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 зашиты 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
8 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
9 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.
Нестабильность и неопределенность среды как фактор необходимости эффективного управления
Важнейшими характеристиками современного страхового рынка как в России, так и за рубежом, являются многообразие страховых продуктов и постоянно возрастающая численность страховых компаний. Потребности страхователей становятся все более индивидуальными. Задачи страхового рынка сводятся уже не к предложению стандартных услуг, а к поиску новых решений, ориентированных на удовлетворение индивидуальных потребностей. Таким образом, не вызывает сомнений, что проектный подход может и должен эффективно применяться в страховом бизнесе9.
Кроме того, в последние годы в мире резко увеличилось количество техногенных катастроф, аварий и стихийных бедствий. Непрерывное изменение самой среды жизнедеятельности человека объективно вызывает все большее разнообразие неблагоприятных факторов — природных сил стихийного характера (наводнений, бурь, землетрясений и т.п.), а также несчастных случаев (транспортных аварий, катастроф, эпидемий). Результаты исследования, проведенного Мюнхенским перестраховочным обществом, показали, что имущественный ущерб вследствие природных катастроф очень возрос, в особенности, за последнее столетие. Если 40 лет назад ущерб от природных каїасіроф сосгавлял в современном выражении 38 млрд. долларов в год,.то за последнее десятилетие он возрос до 535 млрд. долларов10. В качестве основных причин приводятся рост населеїшя, плотность заселения отдельных районов (мегаполисы), а также растущая роль технических факторов. Кроме того, увеличивающаяся в процессе глобализации открытость стран и регионов, исчезновение значительного количества торговых, инвестиционных и других барьеров и границ приводят к интеграции как секторов рынка, так и отдельных компаний. Результатом этих процессов становится увеличение конкуренции на рынке страхования, потребность в разработке новых и модификации уже существующих страховых продуктов, необходимость приспосабливаться к новым условиям фупкциоїшровапия (работы).
Все это в полной мере затрагивает и страховой бизнес. В сегодняшней ситуации растущей неопределенности и нестабильности процессы управления страховыми компаниями, освоения новых страховых рынков, разработки и внедрения новых страховых продуктов приобретают, с одной стороны, все большую важность, с другой - сложность. Страховые выплаты, количество страховых случаев, вероятность наступления страховых случаев все труднее поддаются прогнозированию ввиду, с одной стороны, невозможности учета всех влияющих на них факторов, а с другой — отсутствием количественной информации по многим факторам. В результате, обычные методы оценки уже не отвечают потребностям страховщика и возникает проблема поиска новых, более удовлетворяющих современным условиям методов моделирования деятельности страхового рынка и комплексного анализа при разработке и внедрении страховых проектов.
Таким образом, к числу основных особенностей страхования, которые обуславливают необходимость поиска эффективных методов управления страховым бизнесом, можно отнести; социальный характер страховой деятельности; сложность, а зачастую и невозможность, точной оценки издержек в момент продажи страхового продукта и непрозрачность страховых издержек; вероятностный характер наступления ущерба и, как следствие, неопределенность размера страховых выплат; наличие значительных отрицательных внешних эффектов в случае неплатежеспособности страховых компаний; многочисленность и разнообразие страховых продуктов; постоянное увеличение числа страховых компаний; усиление неопределенности и нестабильности в окружающем мире. Принимая во внимание комплексность возникающей проблемы — поиска более эффективной технологии оценки, анализа и управления проектами в страховом бизнесе — можно сделать вывод о необходимости использования системного подхода, поскольку именно современный системный анализ является той наукой, которая не только нацелена на выяснение причин проблем и сложностей, возникающих в каждой конкретной ситуации, но и способна предложить варианты их устранения.
Основные виды моделирования сложных систем
Согласно определению, моделированием называется исследование каких-либо реально существующих предметов и явлений, а также создаваемых объектов путем построения и изучения их моделей.
Моделирование широко используется при изучении различных экономических процессов, в частности, создаются модели рынков, модели определенных ситуаций (например, модель рыночного равновесия). Моделирование активно используется в маркетинговых исследованиях, когда необходимо оцешпъ спрос на новый продукт или услугу. Аналогично, создаются модели страховых рынков, модели поведения страховых компаний, а также модели государственного регулирования страховой деятельности.
Трудность моделирования сложных систем заключается, во-первых, в том, что при моделировании приходится учитывать значительное количество различных факторов, оценить которые не всегда представляется легкой задачей, и, во-вторых, в том, что наличие данных о прошлом поведении системы в большинстве случаев не позволяет спрогнозировать ее будущее поведение.
Задача моделирования поведения сложных систем при оценке и анализе страховых проектов может возникать во множестве различных ситуаций, например, в случае, когда компания должна принять решение об освоении нового сектора рынка страхования или при внедрении нового страхового продукта, когда стоит проблема поиска и анализа направлений развития и дальнейшей деятельности и т.д. В подобной ситуации менеджерам часто бывает необходимо оценить последствия принятия тех или иных решений, что подразумевает моделирование реакции рынка, потребителей или компаний-конкурентов на действия компании при учете существующей внешней среды (например, законодательных требований и ограничений).
К основным видам моделирования, применяемым к сложным системам, относятся: эконометрическое моделирование, математическое, имитационное и, в частности, когнитивное моделирование.
Эконометрическое модели - это микро- или макроэкономические регрессионные модели, основывающиеся на анализе временных рядов, регрессионном анализе, построении систем одновременных уравнений. Эконометрическая модель представляет собой систему регрессионных уравнений, описывающих взаимосвязи и зависимости основных показателей развития экономики. Таким образом, в эконометрических моделях используются только те показатели, по которым имеется статистическая информация в ретроспективном периоде. Применяются эконометрические модели, как правило, для установления количественной характеристики связи, зависимости и взаимообусловленности экономических показателей. Чаще всего используется при проведении прогнозных расчетов на краткосрочный период. К преимуществам эконометрических моделей можно отнести следующие: учет взаимовлияния различных факторов; возможность учета воздействия внешних экономических и неэкономических факторов; получеіше взаимосбалаисировашшх мпоговариаптпых прогнозов по большому количеству показателей.
Тем не менее, эконометрические модели также не лишены существенных недостатков. В частности, эконометрические модели не способны дать точную оценку поведения системы в поворотных точках развития. Они более пригодны для экстраполяции сложившихся тенденций развития, чем для распознавания изменений в них. Необходимо также отметить, что сдерживающим фактором в применении региональных эконометрических моделей в России будет являться отсутствие статистической и другой необходимой информации в ретроспективном периоде по подавляющему числу показателей. Таким образом, метод эконометрического моделирования может использоваться для оценки взаимосвязи некоторого ограниченного набора факторов, по которым имеется статистическая информация. Использование же данного метода для прогнозирования развития страхового бизнеса является мало эффективным, т.к., во-первых, метод не отражает изменения существующих тенденций в сфере страхования, и, во-вторых, сбор статистической информации по таким показателям, как, например, развитость государственной системы социальной защиты или качество жизни населения в определенном регионе, сопряжен со значительными трудносгями, а иногда и вовсе невозможен.
Математическое программирование представляет собой метод решения оптимизационных проблем с помощью максимизации или минимизации математически заданной функции на множестве, описываемом набором ограничений, представленных в форме уравнений и/или неравенств18. Математическое программирование широко используется в планировании деятельности предприятий и отраслей, поскольку позволяет находить достаточно точное решение формализованной проблемы. Однако применение этого метода предполагает полную определенность в оценке ситуации, что в реальности достигается редко. Кроме того, математическое программирование не позволяет оценивать будущее изменение ситуации. Поскольку полная определенность для страхования явление весьма редкое, то этот метод используется только для решения конкретных локальных задач и не может применяться для анализа развития комплексных систем — страховых рынков, компаний, страховых продуктов.
Основой имитационной модели является комплекс программ для ЭВМ, описывающий функциоїшрование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними. Цель моделирования - воспроизведение поведения исследуемой системы на основе анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами. Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов. Применяется при прогнозировании и выработки стратегий развития сложных систем.
Методы оценки тенденций и взаимовлияний факторов
Для определения значений тенденций изменения факторов и их взаимных влияний в когнитивном моделировании используется метод экспертных оценок. В основе метода лежит построение рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов (как правило, применяется математико-статистический инструментарий для определения степени согласованности мнений экспертов) .
Сущностью метода является построение прогноза на базе мнения отдельного специалиста (индивидуальный метод) или коллектива специалистов (коллективный метод), основанного на профессиональном, научном и практическом опыте. Применяется для получения прогнозных оценок по отдельным вопросам развития страхового бизнеса (развитие производства, научно-технического прогресса, эффективность использования ресурсов и т.п.), либо для прогнозирования перспектив и выработки стратегий развития страховой компании (в основном метод коллективных экспертных оценок в силу ограниченности знаний одного специалиста-эксперта в смежных областях).
К экспертам, как правило, предъявляются следующие требования: компетентность — степень его необходимой квалификации в заданной предметной области, которая определяется с помощью анкетного опроса, путем интервьюирования, анализом предыдущей деятельности; креативность - способность решать творческие задачи, методы решения которых неизвестны; эвристичность - способность находить и формулировать неочевидные проблемы; аналитичность и широта мышления; конструктивность мышления - способность формировать решения, обладающие свойством практичности (прагматизм); независимость - способность отстаивать свое мнение; самокритичность эксперта, которая заключается в его способности к самооценке своей компетентности. Указанные требования, предъявляемые к личности эксперта, достаточно полно определяют необходимые качества, которыми должен обладать эксперт, и которые влияют на результат решения задачи экспертного оценивания. Кроме непосредственного опроса экспертов, возможно применение подхода, основанного на выявлении причинной связи. При этом, взаимные влияния базисных факторов интерпретируются в терминах причинной связи: изменение одного фактора является причиной изменения другого фактора. Причинная связь имеет следующие характеристики29: причина постоянно предшествует следствию во времени. То есть, причину любого явления следует искать среди предшествующих ему явлений; связь причины и следствия необходима. Если мы наблюдаем какое-либо явление, а предполагаемой причины нет, то между явлением и предполагаемой причиной причинная связь отсутствует; связь причины и следствия всеобща в мире явлений. Это означает всеобщий характер причинной связи, т.е. у любого наблюдаемого нами явления существует причина; с изменением интенсивности причины изменяется интенсивность следствия. Выделяются следующие классы причинных отношений. 1. Достоверные причинные связи, т.е., причинные связи, допускающие объективную проверку или уже имеющие такую проверку. Это могут причинные связи, описывающие некоторые всеобщие физические, экономические, социальные и др. законы, а также причинные связи, полученные в результате экспериментальных исследований, обобщения длительных наблюдений, социологических опросов. Эти причинные отношения обычно известны эксперту и не подвергаются сомнению. Описания и характеристики достоверных причинных связей описываются в научной литературе, учебниках, в научно-исследовательских работах и имеют строгое научное и (или) экспериментальное обоснование. Эти причинные связи образуют, образно выражаясь, объективный костяк когнитивной модели. 2. Правдоподобные причинные связи. Правдоподобные причинные связи основываются на индуктивных умозаключениях эксперта при отсутствии контрпримеров. Это причинные связи не имеют строгого научного обоснования и экспериментальной проверки, однако, эксперт длительное время наблюдает проявление этой связи и ее наличие, в общем, не вызывает сомнения как у самого эксперта так и у других экспертов, работающих в данной области. Эти причинные связи также включаются в модель ситуации и образуют правдоподобную часть описания ситуации. 3. Гипотетические причинные связи. Гипотетические связи — это ненаблюдаемые причинные связи о существовании, которых эксперт может только догадываться. Смысл когнитивного моделирования заключается в проверке гипотезы о существовании и правомерности скрытых от наблюдения эксперта гипотетических связей. Гипотетические связи также включаются в описание ситуации, однако, количество гипотетических связей не столь многочисленно по сравнению с объективными и правдоподобными причшшыми связями. Обычно, следующая гипотетическая связь включается в модель после проверки предыдущей гипотетической связи. Гипотетические причинные связи образуют гипотетическую часть описания ситуации. Соотношение объективной, правдоподобной и гипотетической частей модели зависит от структурированности (изученности) конкретной ситуации и от квалификации эксперта. Чем более с неструктурированной ситуацией эксперт имеет дело, тем больше правдоподобная и гипотетическая части модели ситуации и чем, более структурирована ситуация тем больше объективная часть модели. В любом случае при разработке когнитивной модели необходимо стремиться к тому чтобы, большая часть причинных связей, включенных в модель, составляли объективные и правдоподобные причинные связи.
Обработка экспертных оценок с целью определения результирующего экспертного суждения выполняется по соответствующим алгоритмам . В когнитивном моделировании для обработки экспертных оценок используется метод построения лингвистических шкал.
Оценка страхования ответственности медицинских работников как нового страхового продукта на российском страховом рынке
Страхование профессиональной ответственности врачей и медицинских работников является новым и пока еще практически не разработанным направлением страхования для России. Актуальность и важность данного вида страхования не вызывает сомнений — страхование профессиональной ответственности дает возможность профессиональному лицу избежать значительных финансовых убытков из-за ошибок в своей профессиональной деятельности. Как в случае с любым новым страховым продуктом, внедрение страхования профессиональной ответственности врачей сталкивается с рядом существенных трудностей.
Рассмотрим, используя метод когнитивного моделирования, перспективы развития в России данного вида страховой деятельности.
Первым этапом когнитивного моделирования является построение когнитивной карты ситуации. Как было сказано в предыдущем параграфе, для этого должны быть решены следующие задачи: выявлена совокупность базисных факторов; установлены прямые связи между базисными факторами; определены силы взаимных влияний базисных факторов друг на друга; определены тенденции изменения базисных факторов. Для рассматриваемого страхового продукта, например, по признаку «различные аспекты страхового рынка по этому виду страхования», факторы можно разделить на четыре основные группы40: факторы законодательно-правового характера; факторы, характеризующие состояние рынка страхования; медицинские факторы; факторы, характеризующие пациентов. Следующей задачей является усгановление прямых связей между базисными факторами. Эта задача была решена с использованием экспертного опроса, результаты которого представлены в Приложении. Также с помощью экспертного оценивания были определены начальные тенденции изменения базисных факторов, числовые оценки которых представлены в табл. 3.4. Под числовой оценкой тенденции изменения фактора подразумевается числовая интерпретация с помощью построения функций принадлежности вербальных оценок, данных экспертами. При этом тенденции оценивались по следующей шкале: +0,1 - очень слабо растет; +0,2 - слабо растет; +0,3 - умеренно растет; +0,4 - существенно растет, +0,5 —сильно растет; +0,6- очень сичьно растет; -ОД - очень- слаба уменьшается-; -0,2 - слабо уменьшается; -0,3 - умеренно уменьшается; -0,4 - существенно уменьшается; -0,5 - сильно уменьшается; -0,6 - очень сильно уменьшается. Отсутствие показателя в графе «числовая оценка тенденции изменения фактора» для некоторых факторов означает, что, эксперты сочли данные факторы неизменными в краткосрочной перспективе. В этом случае числовое значение тепдетщий изменения этих факторов считается равным нулю. R табл. 3-.5 представлена матрица сия взаимных ВЛИЯНИЙ базисных факторов; элемент которой были- пределен» также в- результате экспертного опроса; В целях удобства моделирования оценивание проводилось в рамках следующей шкалы: 0,2 - слабое влияние; 0,4 - умеренное влияние; 0,6 - существенное влияние; 0,8 - сильное влияние. При этим положительный знак влияния одною базисного фактора на другой означает, что влияние усиливает изменение фактора в илзгоприятном направлении. Соответственно, отрицательный знак влияния свидетельствует об изменении в неблагоприятном направлении. Таким образом, мы построили когнитивную карту для оценки проекта введения на рынок нового страхового продукта страхования профессиональной ответственности медицинских работников и определили начальные тенденции изменения базисных факторов, описывающих этот продукт.
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. 3.4).
Сценарий 1. 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 процесса, т.е. только с учетом взаимовлияний и начальных тенденций изменения факторов. Для того чтобы можно было сравнить значения тенденций при саморазвитии с целевыми значениями, и, таким образом, оценить степень достижимости поставленных целей при саморазвитии ситуации, целесообразно определить целевые факторы. При этом, возможны два варианта задания целей - определение желательных направлений изменения факторов и задание числовых тенденций изменений целевых факторов,- В. первом случае можно сделать вывод лишь о том изменяется ли более полная информация о том насколько ситл/аттия ттвижется в столон достижения поставленных целей,
