Детерминистский и стохастический (вероятностный)подходы

На языке анализа риска суть выявления неопределенности заключается в том, чтобы сохранить ее на одном уровне вплоть до «ответа» на поставленный вопрос. В первом приближении характеристика всех возможных исходов заключается в ретроспективном подборе минимальных наиболее вероятных и максимальных значений параметра. Однако при детерминистском подходе определение минимальной оценки основано, как п вило, на наименьшем значении каждого возможного переменного параметра. Полученный результат — это абсолютная минимальная и абсолютная максимальная оценки. С точки зрения практического менеджмента, такие абсолютные оценки стоят немного именно в силу их значительного разброса.

Природа-матушка пошла другим путем. Возможность того что предполагаемый исход произойдет от минимального либо максимального значения переменного параметра, в лучшем случае очень отдаленна. Для практических целей нам необходимы разумные минимальные и максимальные величины. Данный подход предоставляет менеджменту более пригодные инструменты. Одно из решений поставленной проблемы — математи­ческое моделирование, а его применение к оценке запасов по­лезных ископаемых иллюстрируют таблица 6.6 и рисунки 6.14, 6.15 и 6.16.

Таблица 6.6. Пример оценки запасов нефти (см. также рис. 6.16)

Детерминистский подход

Объем промышленных запасов нефти (млн баррелей)

Минимальный Наиболее вероятный Максимальный

22                         48                        79

Стохастический подход

Объем промышленных запасов нефти (млн баррелей)

1-я дециль       50-я процентиль      9-я дециль

(Вероятность равна 10) (Вероятность равна 50) (Вероятность равна 90)

37                         46                         55

Ожидаемое распределение каждой переменной – Генератор случайных чисел выбирает переменные из каждого распределения – Расчет нефтяных запасов по случайной выборке переменных – Интерпретация. Повторение 2 и 3 этапов по 200-500 раз – Оценка рез-тов по графику

Характеристика распределения переменных

Охарактеризовать переменные бывает весьмасложно. Следуетпомнить: цель работы — сохранить неопределенность на одном уровне так, чтобы имитационное моделированиес максимальной точностью определяло дисперсию возможных результатов.

Взаимная зависимость переменных

Пример оценки мощности нефтяных месторождений методом Монте-Карло — великолепная иллюстрация основного аспекта численного моделирования. Между пористостьюи водонасыщенностью существует взаимосвязь, на примитивном уровне выражаемая фразой: чем выше пористость, тем ниже водонасыщенность. На языке же моделирования это звучит так: существуетвзаимная зависимость двух переменных.Пористость частичновлияет на водонасыщенность, то есть последняя переменная не может считаться независимой. Таким образом, при построениимодели наличие взаимосвязине учитывать нельзя.

«Арифметика» Монте-Карло (1 + 1 = 3)

Анализу резервов нефти и газа методом Монте-Карло присущодин недостаток, вытекающий из определения доказанных запасов месторождения. В рамках современного общепринятого подхода низшая 10-я процентиль, или 1-я дециль, рассматривается как доказанная (Р), 50-я процентиль — как доказанная и вероятная (Р + Р), а верхняя 10-я процентиль (высшая дециль) как доказанная вероятная и возможная (Р + Р + Р). В приведенной ранее примере различным уровням достоверности будут соответствовать такие показатели:

Достоверность 10% 36,9 млн баррелей Р

Среднее значение 46,1 млн баррелей Р + Р

Достоверность 90% 55,3 млн баррелей Р + Р + Р

Если же два месторождения были частью собственности одной компании, то их запасы следует оценивать следующим образом:

Достоверность 10% 73,8 млн баррелей Р

Среднее значение 92,2 млн баррелей Р + Р

Достоверность 90% 110,6 млн баррелей Р + Р + Р

Но ведь они так не оцениваются!

Давайте разберемся в проблеме при помощи еще одного при­мера. Если мы бросаем шестигранную игральную кость, то ве­роятность выпадения не менее двух очков составит 83% (5/6),то есть мы можем с достоверностью 83% сказать: каждый раз при бросании кости выпадет не менее двух очков. Тот же подход использовался при следующем утверждении: если мы располагаем доказанными ожидаемыми запасами при уровне достоверности 90%, значит с вероятностью 90% можно говорить, что за будут не менее доказанного объема. Допустим, мы бросаемодновременно две кости, шансы выбросить не менее двухочков на каждой из них в отдельности — 83%. Означает ли это, что от броска обеих костей мы с такой же вероятностью ожидаем набрать не менее четырех? Никогда! Вероятность того, что сумма очков составит четыре или более, приближается к 92% (33/36) По сравнению с 83% разница велика. То же самое происходит и при вероятностной оценке запасов. Рост вероятности дается только в средней, или 50-й, процентили.

Выборочное исследование по методу латинского гиперкуба

Некоторые компьютерные программы дают возможность воспользоваться более эффективными методами выборочного исследования вытекающими, однако, из метода Монте-Карло. Один из них –широко распространенный метод латинского гиперкуба, с помощью которого производят статистическую обработку достоверных данных и получают такие же результаты после меньшего количества повторений, а следовательно, быстрее. Это техника выборки данных по слоям. Она эффективно использует генерирование случайных чисел программы Монте-Карло для выбора данных по конкретным слоям из суммарных кривых распределения частот. Это значительно расширяет спектр случайных зна­чений переменных при относительно небольших усилиях.

Представление информации руководству

Лучший в мире анализ никому не нужен, если его результаты не представлены ясно и четко как в устном, так и в письменном виде. Формат отчета должен удовлетворять двум требованиям: во-первых, минимизировать время, затрачиваемое лицом, ответ­ственным за принятие решения, на извлечение сути и, во-вторых, демонстрировать наиболее важные аспекты тщательно оцененных проблем. Доклад следует составлять так, чтобы читатель быстро понял его цель, выводы и рекомендации. Вступление должно вводить в курс дела неинформированного читателя, со­общая ему причины и цели составления документа. Выводы следуетнумеровать и излагать в порядке убывания важности. При оценке принадлежащей компании нефти, например, выводы могут выглядеть следующим образом:

1. Приведенная стоимость будущей продукции, дисконтированная на дату анализа

2. Ожидаемые остающиеся запасы и ожидаемая суммарная добыча на день составления отчета.