Модели и методы принятия управленческих решений в организации (на примере ЦБ РФ)

В современной науке об управлении мотивации отводится ведущая роль. Существует множество различных теорий и моделей мотивации, которые порой противоречат друг другу. Среди них можно выделить Теорию потребностей Абрахама Маслоу, теорию ожиданий Виктора Врума, теорию X и Y Дугласа МакГрегора, теорию двух факторов Фредерика Герцберга и другие. Однако руководителям организаций не стоит искать в этих работах готовых рецептов по мотивированию менеджмента среднего звена, но, усвоив для себя их основные положения, необходимо выработать для себя свою программу мотивации персонала. Следует также понять, что на каждом конкретном предприятии должна быть своя специфическая программа, в которой бы учитывались все особенности деятельности компании.
Итак, в первую очередь, следует определить, что хочет по ...

Введение 2
Глава 1. Принятие решений. Рациональность vs Иррациональность. 3
Глава 2. Модели принятия решений на примере разработки систем мотивации в ЦБ РФ. 19
Глава 3. Рекомендации по совершенствованию мотивации менеджеров среднего звена в ЦБ 36
Заключение 43
Библиография 51
Приложения 55

Актуальность темы
Относительно недавно российский Центробанк объединился с ФСФР в принципиально новую институцию – «мегарегулятор». Таким образом, за ЦБ закрепилась функция регулирования не только денежной массы, но и управления рынком ценных бумаг. Вызовы, встающие перед мегарегулятором, имеют принципиально новую природу, что можно проиллюстрировать на поведении российского рынка ценных бумаг весной 2014.
Цель исследования. Цель исследование – изучение моделей принятия решений применительно к ЦБ РФ
Предмет исследования. Модели принятия решений в ЦБ РФ
Объект исследования. Ментальные и аффективные феномены, конституирующие модели принятия решений в ЦБ РФ
Задачи исследования. В связи со сформулированными нами целью, предметом и объектом исследования, возникает необходимость решения н ижеследующих задач.
Во-первых, необходимо рассмотреть основные модели принятия управленческих решений и изучить проблемы рациональности и иррациональности в десизиональном процессе.
Во-вторых, следует изучить способы принятия решений в ЦБ РФ.
В-третьих, необходимо дать конкретные рекомендации по совершенствованию моделей принятия решений в ЦБ РФ.

Модель МРТ Марковица была развита в работах его ученика Уильяма Шарпа. Дело в том, что модель МРТ, несмотря на свою простоту, предполагала огромный объем вычислений при практическом использовании – вычислений, разумеется, каждодневных. Так, для инвестора на Нью-Йоркской фондовой бирже это число составляло примерно 3 миллиона 900 тысяч вычислений в день. В те времена (напомним, это были 1960-е гг.) это было серьезным ограничением для модели. Теория Шарпа упростила и усовершенствовала разработку Марковица путем введения коэффициента «бета», связывающего рыночный риск с доходностью ценной бумаги (т.е. выражающего чувствительность данной ценной бумаги к колебаниям всего рынка), и сравнения рентабельности той или иной планируемой инвестиции с безубыточными вариантами вложения денег (казначейскими облигациями США). Применение этой модели давало значительное преимущество: вместо 3,9 млн. ежедневных вычислений, которые потребовались бы инвестору на Нью-Йоркской фондовой бирже при применении МРТ, модель САРМ Шарпа требовала осуществить всего лишь 2801, т.е. в 1392 раза меньше. Наконец, формула Блека-Шоулза17 была призвана охватить новый сегмент фондового рынка – рынок опционов, который начал свою деятельность 26 апреля 1973 г. Формула Блека-Шоулза позволяла рассчитать будущую стоимость ценных бумаг, на которые распространяется данный опцион, исходя из текущих параметров (условия опциона и степень неустойчивости ценной бумаги). Таким образом, можно эффективно страховать разнообразные финансовые риски. Инвесторы в лице формулы Блека-Шоулза получили, как им казалось, превосходный инструмент для управления рисками на фондовом рынке, который традиционно был крайне рискованной сферой деятельности.
Как видим, модель Марковица не является чем-то недосягаемо сложным для понимания, однако в то же время она кажется достаточно эффективной для использования на фондовом рынке. То же самое можно сказать в отношении достижений Шарпа, Блэка, Шоулза и Мертон (последний также принимал участие в работе Блэка и Шоулза, был удостоен премии памяти Нобеля по экономике). Ни один из этих методов ни требовал проведения математически сложных вычислений и был доступен каждому. Заслуга Марковица и его коллег состоит в том что они «преобразовали инвестирование из интуитивной игры с акциями в калькуляцию средних значений, дисперсий и индексов неприятия риска»18. То же самое можно сказать и отношении модели Шарпа или формулы Блэка-Шоулза, подробное рассмотрение которых мы опускаем. Все эти модели с момента их создания и до настоящего (или недавнего, как это было с формулой Блэка-Шоулза) времени довольно активно использовались при анализе фондового рынка. Марковиц и Шарп были удостоены премий памяти Нобеля по экономике. Безусловная заслуга всех этих ученых состоит в том, что они первыми попытались ввести игру на финансовом рынке в твердые границы научных моделей.
Нельзя, однако, обвинять основоположников современной финансовой теории в благодушии и невнимании к важным исходным положениям. Уже сам Марковиц отмечал, что «финансовый инжиниринг», который начал активно развиваться на Уолл-стрит именно на основе моделей МРТ, САРМ и пр., не является абсолютно непогрешимым постольку, поскольку сама теория не является бесспорной. Марковиц сам не был до конца уверен, что гауссово распределение есть наилучший способ измерения рисков на фондовом рынке, отмечая, что исследователей в нем привлекает его теоретическая красота и простота, что, однако, вовсе не является аргументом. Через два десятилетия довольно успешной работы методов Марковица, Шарпа и Блека-Шоулза, эти опасения начали оправдываться. Критический пересмотр всей системы ортодоксальной финансовой теории ставит под сомнение не просто механизм данных моделей, но сами их основы.
Глава 2. Поведенческая трактовка рынка и действий Центробанка.
Концепция рационального максимизатора была введена в экономическую теорию в трудах трех основоположников т.н. «маржиналистской революции». Основополагающие труды Уильяма Стенли Джевонса19 и Карла Менгера20 вышли соответственно в Англии и Австрии в 1871 г., книга третьего из родоначальников маржинализма – Леона Вальраса21 – увидела свет тремя годами позже. Теория поведения, лежащая в основе политической экономии Джевонса, дает нам типичный пример рационального максимизатора маржиналистов. Данная модель человека вводится во многом именно для технического удобства анализа, в целях отыскания почвы для применения инструментов математического анализа к построению экономических моделей.
Несмотря на то, что многие экономисты, начиная с Герберта Саймона подвергали идеи абсолютной рациональности серьезной критике и призывали к пересмотру экономического взгляда на человека, до сей поры эта модель занимают прочные позиции в экономической теории. Мощным ударом, нанесенным по ней, явились работs американских психологов Дэвида Каннемана и Амоса Тверски22, удостоенные в 2003 г. премии памяти Нобеля в области экономики (награда была вручена одному Каннеману, т.к. Тверски, к великому сожалению, не дожил до нее). В одном из ведущих отечественных экономических изданий это событие очень удачно было охарактеризовано как «Нобелевская премия за чувство реальности». Действительно, работы Каннемана и Тверски, несмотря на свою кажущуюся простоту, фактически совершили то, к чему так долго шла экономическая наука: коренным образом повернули взгляд на человека.
Каннеман и Тверски подвергли взгляды на рациональность человеческого поведения экспериментальной проверке, причем проверка эта проводилась в довольно незамысловатых ситуациях: испытуемым предлагали разного рода простые задачи (например, выбрать между двумя вариантами лотереи или операции по спасению экипажа терпящего бедствия корабля). Оказалось, что уже в этих простейших случаях значительная часть людей (по меньшей мере, 30-40%, хотя обычно это число возрастало до 60-70%) проявляла потрясающую, с точки зрения экономиста, иррациональность: выбирали диаметрально противоположные решения у двух абсолютно одинаковых, но по-разному сформулированных задач; не задумываясь давали ответ, противоречащий элементарной арифметике; игнорировали простейшие правила теории вероятностей; принимали решения играть в самые невыгодные лотереи и пр. Исследуя подобные действия, Каннеман и Тверски пришли к выводу, что они имеют дело все же с рациональностью, но рациональностью особого рода, поскольку все пути, которые респонденты пришли к ошибочным выводам, можно свести к ряду эвристик, т.е. правилам, по которым люди обыкновенно принимают решения. Исследователи выделили следующие группы и виды эвристик23:
1) Эвристики доступности. Суть данных эвристик сводится к тому, что человек склонен приписывать большую вероятность тому событию, о котором он имеет более обширное представление. В частности, после серьезный флуктуаций на рынке экономические агенты, как правило, ведут себя так, как следовало бы вести себя в период флуктуаций, но никак не после них, когда, обыкновенно, нужно изменить поведение наоборот. Скажем, после кризисов многие агенты продолжают сдерживать свою деловую активность, тогда как гораздо рациональнее было бы, напротив, активизировать свою деятельность.
2) Эвристики репрезентативности. Данный класс эвристик связан с тем, насколько близко в понимании человека одно явление отстоит от другого. Иными словами, эти эвристики описывают специфику функции принадлежности, которая вырабатывается в сознании человека (используя терминологию нечетких множеств). Эта категория содержит в себе следующие типы эвристик:
a. Эвристики базовой нормы. Суть данной эвристики состоит в том, что человек устанавливает для себя некоторую функцию принадлежности, на основе которой (а не учета вероятностей) он делает суждение о принадлежности того или иного объекта. Этим объясняется на первый взгляд парадоксальное игнорирование простейших правил теории вероятностей, которое обнаруживают респонденты. Например, человек обычно вырабатывает те или иные взгляды на внешний облик офисного служащего: опрятный внешний вид, часто очки и т.д. Поэтому, если попросить респондентов определить вероятность профессиональной принадлежности человека, случайно взятого из выборки, в которой имеется поровну служащих и, скажем, рабочих, то большая вероятность оказаться служащим будет предписана человеку, если он более опрятно одет, носит очки и пр. Это объясняется тем, что он лучше удовлетворяет функции принадлежности к офисным служащим, которая задана респондентом самому себе.
b. Эвристики величины выборки. Люди обычно не делают различия между выборками разного объема. Это явление тоже не зависит от статистики (как и предыдущее). Скажем, если мы приписываем некоторую вероятность определенному явлению (скажем, началу флуктуации на рынке), то это вовсе не значит, что данная вероятность основывается на статистике. Это означает то, что такое же значение на основе наших наблюдений принимает функция принадлежности.
c. Эвристики искажения вероятности. Данный феномен связан с тем, что мы обычно пренебрегаем объективной вероятностью и предпочитаем ей заложенную нами функцию принадлежности. Скажем, если представить группе респондентов описание некоторых колебаний на фондовом рынке (например, график) и попросить назвать то из них, какое в большей степени соответствует предкризисной ситуации, они дадут ответы в соотвествие с тем, какое каждый из них имеет представление о предкризисной ситуации (хотя данные графики могут в равной мере обозначать ее).
d. Эвристики чрезмерного доверия. Данная эвристика сводится к тому, что человек более склонен доверять тем вариантам развития событий, которые кажутся ему наиболее типичными. Иными словами, чем больше степень корреляции наблюдаемых переменных между собой, тем больше степень доверия к той или иной модели развития событий. Это также во многом объясняется тем, что индивидуальные решения принимаются на основе нечеткой логики.
e. Эвристики неправильного объединения. Данная эвристики прекрасно иллюстрируется нижеследующим примером. Каннеман и Тверски предлагали испытуемым гипотетическое описание некой женщины, которая с юных лет интересовалась общественными проблемами, всегда занимала активную гражданскую позицию, хорошо училась в колледже и пр., после чего задавался вопрос, кто эта женщина – сотрудница банка или сотрудница банка и феминистка. Несмотря на то, что далеко не все женщины, активно занимающиеся общественными проблемами, являются феминистками, и вероятность того, что данная женщина является одновременно феминисткой и сотрудницей банка куда ниже, чем вероятность того, что она является просто сотрудницей банка, большинство респондентов выбирали второй вариант ответа, поскольку он больше отвечал заданной ими функции принадлежности. Более того, был сделан еще более интересный вывод: оказывается, респонденты не просто руководствовались функцией принадлежности, а рассматривали пересечение множеств банковских служащих и феминисток как полное множество.
3) Эвристики приспособленности. Каннеман и Тверски обнаружили, что решения обычно принимаются на основе начальной информации, которая редко корректируется по мере поступления новых сведений.
Еще одним важным достижением американских исследователей явилось рассмотрение специфического восприятия риска при принятии индивидуальных решений. Как оказалось, люди далеко не всегда стремятся избежать риска всеми доступным свойствами. Напротив, практически все из нас однозначно выберут риск, если имеется перспектива (1) безусловного проигрыша в случае отказа от игры или же (2) выигрыша, который сильно увеличит наше текущее благосостояние и компенсирует риск проигрыша. На основе этих наблюдений Каннеман и Тверски изобразили ныне широко известную график функции полезности v(x) (на графике это ось ординат – value, т.е. ценность), ставящий ее в зависимость от возможного выигрыша (gains; первый квадрант) или проигрыша (losses; третий квадрант) x (см. рис. 10). Более подробно эти идеи Каннемана и Тверски разработаны в той части их концепции, которая называется теорией перспектив (prospect theory), которую мы здесь затрагивать далее функции полезности не будем.
Кроме того, имеются точки зрения других ученых, с которых они также подвергают критике те или иные стороны концепции рационального инвестора. Уже известный нам Эдгар Петерс подвергает сомнению идею о том, что реагирование инвесторов на вновь поступающую информацию происходит линейно, по мере поступления этой информации. В противовес этой идее Петерс выдвигает собственную теорию, которая гласит, что реагирование наступает лишь после того, как накопится известное количество информации – иными словами, это нелинейный процесс. Все это дает право заключить, что «концепция рационального инвестора неубедительна»24.
Глава 3. Фрактальная геометрия и регулирование финансовых рынков.
Мы переходим к рассмотрению текущей ситуации на мировых финансовых рынках. В настоящее время в финансовом мире складывается довольно неприятная обстановка, вызванная ипотечным кризисом в США. Ситуация эта тем тягостнее, что кризис этот, по всей видимости, вызван общеэкономическими тенденциями в США – точнее сказать, рецессией американской экономики, факт существования которой официально признал глава Федеральной резервной системы США Бен Бернанке (событие само по себе говорящее о масштабе явления).
Ипотечный кризис в США начался с того, что компания New Century Financial Corporation, которая занимается кредитованием ненадежных заемщиков, ушла с рынка весной 2007 г. Вслед за этим летом того же года под удар попал ряд крупнейших финансовых компаний, которые вложили свои средства в ипотечный рынок: Bear Stearns, Goldman Sachs, BNP Paribas. После подобных событий в движение стал приходить мировой финансовый рынок, на котором стал намечаться кризис ликвидности. Несмотря на меры, предпринятые Федеральной резервной системой США, а также рядом национальных центральных банков, развитие кризиса продолжается по сей день. BBC News со ссылкой на отчет, подготовленный инвестиционным банком Goldman Sachs говорит о возможных потерях мировой экономики в размере 1,2 триллионов долларов США. Российские средства массовой информации (в частности, РБК Daily от 14 февраля 2008, №26 – с. 11)., также ссылаясь на официальные источники, приводят цифру порядка 400 млрд. долларов США, замечая при этом, что эти прогнозы могут быть намеренно завышены для достижения психологического эффекта в случае, если реальные потери окажутся меньше (по мнению экспертов Deutsche Bank). Важно отметить тот факт, что кризис оказал влияние и на азиатские рынки – Индии и Китая.
Однако в настоящий момент нас интересуют более истоки этих явлений, т.е. ипотечный кризис в США. Что лежит в основе этого кризиса? Здесь можно выделить две причины. Первая из них, в сущности, идентична уже рассмотренной нами при исследовании краха компании Джона Ло: необеспеченность обязательства в условиях искусственного ажиотажа. Как известно, ипотека в США предоставляется под залог уже имеющейся недвижимости, однако финансовые перспективы для большинства ипотечных фондов были настолько хороши, что те перешли к весьма рискованной практике выдачи кредита в размере 120-130% стоимости жилья. Считалось, что остаток суммы будет израсходован заемщиком на благоустройство дома. Таким образом, обеспечение на случай возможной неплатежеспособности заемщика в виде его жилья не покрывало возможных убытков полностью. Кроме того, практически все американские кредитные учреждения назначают плавающие (!) ставки процента, исходя из ставок на Лондонском межбанковском рынке (т.н. ставки LIBOR). Однако ставки эти, будучи показателями финансового рынка (на сей раз, рынка межбанковских займов) также имеют свойство колебаться. Что же произошло в случае ипотечного кризиса? Ответ весьма прост. Руководствуясь классическими, ортодоксальными воззрениями на природу рыночных флуктуаций, которые также были подкреплены годами стабильного развития этого сектора экономики, американские ипотечные компании стали без колебаний проводить рискованную политику, исходя из того, что ставка LIBOR будете претерпевать несущественные колебания. Тем самым американские банки заманили своих клиентов в ловушку. Ставка процента на межбанковском рынке, напротив, претерпела значительные изменения, при этом данные изменения не были единичными, а, напротив, представляли собой серию последовательных однонаправленных флуктуаций. В действие, как мы видим, вступают выводы гипотезы фрактального рынка! Флуктуации на межбанковском рынке привели к подъему ставок по кредитам в США и, как следствие, большинство заемщиков оказались неплатежеспособны. Однако проблемы на этом не закончились: вследствие кризиса неплатежей банки в США оказались в стесненном положении, что, в свою очередь, немедленно повлекло за собой повышение ставки LIBOR. Порочный круг замкнулся. Торговля закладными, которые являются обеспечением ценных бумаг, остановилась. Ведущие банки США понесли убытки во многие миллиарды долларов.
Итак, две эти проблемы связываются воедино на общей основе неправильной оценки перспектив рыночной динамики. Риск, который реально существовал на рынке, не был даже в малой степени заложен процентные ставки ипотечных кредитов – напротив, тот уровень процентных ставок, который был назначен банками, лишь увеличивал риск. Подобная неправильная оценка риска проистекала из неправильного подхода к рынку. Здесь уместно вспомнить исследование Пауля Эмбрехта и его коллег из Швейцарского технологического института. В изданной ими в 1997 г. работе приведены диаграммы, выражающие число банкротств среди страховых компаний, исходя из идеи нормального распределения цен, а также концепции самоповторения. Эти диаграммы приведены на рис.17. Вторая диаграмма, которая основана на идее фрактального рынка, явно отличается от первой – число резких падений графиков, каждый из которых выражает результат деятельности отдельно взятой страховой компании, гораздо больше; масштабы этих в полном смысле этого слова крахов гораздо выше. Если сравнивать эту ситуацию с ипотечным кризисом в США, можно сказать, что американские банки в своей политике ориентировались на видение «послушного» рынка – как на первой диаграмме, однако реальность оказалась куда более жестокой. Подобное же моделирование можно выполнить и для других рынков и финансовых инструментов. Результат окажется сходным: согласно классическому взгляду на рынки, по выражению Мандельброта, «человек скорее испарится от прямого попадания метеорита в его дом, чем обанкротится на финансовом рынке».
Скажем пару слов о перспективах развития мирового финансового кризиса. Аналитики (см., например, РБК Daily от 13 марта 2008, №44 – с. 11) концентрируют внимание прежде всего на политике Европейского центрального банка, который может начать широкомасштабные мероприятия по сдерживанию роста евро. Большинство специалистов, однако, исключают возможности прямого вмешательства Европейского центрального банка. Мы, в свою очередь, склонны считать, что в ближайшее время флуктуации курса доллара по отношению к евро несколько стабилизируются за счет мер, принятых Федеральной резервной системой. В целом, на американских финансовых рынках намечается некоторый подъем: так, американский банк JP Morgan Chase, купивший разорившийся Bear Stearns, опубликовал весьма обнадеживающие финансовые отчеты. Вместе с тем, эти меры могут вызвать восходящие тенденции котировок акций на фондовом рынке, что, в случае очередных затруднений экономики США, имеет все шансы спровоцировать новый кризис вплоть до обвала рынка. Насколько велика вероятность подобного варианта событий, покажет время, поскольку, как мы неоднократно замечали ранее, фрактальная теория рынков приходит к выводу о невозможности точного предсказания дальнейшей динамики на финансовом рынке – в том числе, и таких скачков, которые провоцируют финансовые крахи.