Проблемы анализа риска, 2015, том 12, № 1

Том 12, 2015, № 1 
ISSN: 1812-5220
Vol. 12, 2015, No. 1

Научно-практический журнал
Проблемы анализа риска

Scientific and Practical Journal
Issues of Risk Analysis

Общероссийская общественная организация 
«Российское научное общество анализа риска»
ФКУ «Центр стратегических исследований 
гражданской защиты МЧС России»
Финансовый издательский дом 
«Деловой экспресс»

Редакционный совет:

Воробьев Юрий Леонидович (председатель),
кандидат политических наук, заместитель председателя Совета Федерации 
Федерального собрания Российской Федерации, председатель Экспертного совета МЧС России
Акимов Валерий Александрович (заместитель председателя),
доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, 
начальник ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт 
по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ),
заместитель председателя Экспертного совета МЧС России
Солодухина Лариса Владимировна, 
управляющий Акционерным обществом «Финансовый издательский дом «Деловой экспресс»
Фалеев Михаил Иванович,
кандидат политических наук, начальник ФКУ «Центр стратегических исследований 
гражданской защиты МЧС России»,
президент Российского научного общества анализа риска

Редакционная коллегия:

Быков Андрей Александрович (Главный редактор),
доктор физико-математических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, 
вице-президент Российского научного общества анализа риска
Порфирьев Борис Николаевич (заместитель Главного редактора),
член-корреспондент РАН, зам. директора по научной работе, зав. лабораторией анализа и прогнозирования 
природных и техногенных рисков экономики Института народнохозяйственного прогнозирования РАН 
Аверченко Владимир Александрович,
кандидат экономических наук, профессор кафедры «Финансовая стратегия» Московской школы экономики 
МГУ им. М. В. Ломоносова, председатель Совета директоров Инвестиционной Группы «Бизнес Центр»
Башкин Владимир Николаевич, 
доктор биологических наук, профессор, главный научный сотрудник Института физико-химических и биологических 
проблем почвоведения РАН, г. Пущино 
Елохин Андрей Николаевич,
доктор технических наук, член-корреспондент РАЕН, начальник отдела страхования ОАО «ЛУКОЙЛ»
Живетин Владимир Борисович,
доктор физико-математических наук, профессор, ректор Института проблем риска
Кременюк Виктор Александрович,
доктор исторических наук, профессор, заместитель директора Института США и Канады РАН
Махутов Николай Андреевич,
член-корреспондент РАН, Председатель Рабочей группы при Президенте РАН по анализу риска 
и проблем безопасности, главный научный сотрудник Института машиноведения им. А. А. Благонравова РАН
Мельников Александр Викторович,
доктор физико-математических наук, профессор, факультет математических 
и статистических наук, Университет провинции Альберта, Эдмонтон, Канада
Ревич Борис Александрович,
доктор медицинских наук, руководитель лаборатории прогнозирования качества окружающей среды 
и здоровья населения Института народнохозяйственного прогнозирования РАН
Самсонов Роман Олегович,
доктор технических наук, действительный член Академии технологических наук РФ, 
член-корреспондент РАЕН, профессор кафедры экономики нефтяной и газовой 
промышленности РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина
Сенчагов Вячеслав Константинович,
доктор экономических наук, профессор, вице-президент РАЕН,
директор Центра финансовых и банковских исследований Института экономики РАН
Соложенцев Евгений Дмитриевич,
доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, зав. лабораторией интегрированных 
систем автоматизированного проектирования Института проблем машиноведения РАН, г. Санкт-Петербург 
Сорогин Алексей Анатольевич,
кандидат технических наук, директор по специальным проектам 
Акционерного общества «Финансовый издательский дом «Деловой экспресс»
Сорокин Дмитрий Евгеньевич,
член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор, 
первый заместитель директора Института экономики РАН
Сосунов Игорь Владимирович,
кандидат технических наук, доцент, заместитель начальника ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский 
институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ)
Табаков Валерий Алексеевич, 
кандидат экономических наук, Ph.D и DBA в области делового администрирования, член Совета директоров, 
председатель правления Инвестиционной Группы «Бизнес Центр», Президент Группы компаний ИКТ

Содержание

Колонка редактора

 
4 От «Хиого» к «Хиого-2»: управление рисками в целях устойчивого развития
А. А. Быков, Главный редактор

Риск социально-экономический

 
6 Логико-вероятностное управление риском состояния и развития социально-экономических систем 
и процессов
Е.Д. Соложенцев, Институт проблем машиноведения РАН, г. Санкт-Петербург

 18 Социальный риск в медицине
О. В. Ткаченко, ГБОУ ВПО «Волгоградский государственный медицинский университет»

Риск и терроризм

 32 Ядерный и радиационный терроризм и проблемы безопасности в современном мире
М. И. Рылов, М. Н. Тихонов, РЭСцентр, г. Санкт-Петербург

Риск радиационный

 52 Установление режимов радиационной защиты как эффективный способ снижения риска чрезвычайных 
ситуаций, обусловленных авариями на атомных электростанциях
И. В. Сосунов, ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской 
обороны и защиты от чрезвычайных ситуаций МЧС России» (федеральный центр науки и высоких 
технологий) — ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), г. Москва
С. В. Горбунов, Федеральное казенное учреждение «Центр стратегических исследований гражданской 
защиты МЧС России» — ФКУ ЦСИ ГЗ МЧС России, г. Москва

Риск и терроризм

 62 Электромагнитный терроризм — новая уникальная угроза в современном информационном мире
М. Н. Тихонов, РЭСцентр, г. Санкт-Петербург
М. М. Богословский, Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова, г. Санкт-Петербург

Управление рисками

 82 Анализ терминологии менеджмента риска в контексте действующих требований по управлению 
безопасностью полетов в гражданской авиации
Г. Б. Щербаков, Межгосударственный авиационный комитет, г. Москва

 89 Аннотации статей на английском языке

 91 Инструкция для авторов

Колонка редактора   Проблемы анализа риска, том 12, 2015, № 1

От «Хиого» к «Хиого-2»: 
управление рисками в целях 
устойчивого развития
ISSN 1812-5220
© Проблемы анализа риска, 2015

А. А. Быков, 
Главный редактор

Уважаемые коллеги!
13 февраля 2015 года состоялось заседание Экспертного совета МЧС России, на котором были рассмотрены вопросы, связанные с участием Российской 
Федерации в реализации Рамочных программ действий ООН по уменьшению опасности бедствий 
«Хиого» и «Хиого-2». В заседании, которое проходило под председательством первого заместителя министра Российской Федерации по делам гражданской 
обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации 
последствий стихийных бедствий С. А. Шлякова приняли активное участие заместитель председателя Совета Федерации Федерального Собрания Российской 
Федерации Ю. Л. Воробьев, министр Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий В. А. Пучков. 
Ю. Л. Воробьев особо подчеркнул, что за прошедшее десятилетие у Российской Федерации появились 
значительные достижения в области предупреждения и уменьшения опасностей стихийных бедствий, 
что было предопределено развитием культуры безопасности у населения, активным развитием гражданского общества, общественных движений, волонтерства, воспитанием школьников, внедрением преподавания основ безопасности жизнедеятельности, 
применением современных технологий прогнозирования и др. Более подробно о достигнутых успехах 
в ходе реализации в Российской Федерации Хиогской 
рамочной программы действий на 2005—2015 гг. 
(«Хиого») в своем докладе рассказал начальник Всероссийского научно-исследовательского института 
по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России В. А. Акимов. 
Начальник Центра стратегических исследований гражданской защиты МЧС России М. И. Фалеев в своем докладе представил основные моменты 

проекта рамочной программы действий по уменьшению опасности бедствий на период после 2015 г. 
(«Хиого-2») и регламента проведения конференции, 
которая состоится 13—18 марта 2015 года. Девиз 
«Хиого-2»: «Управление рисками в целях устойчивого развития». Возглавлять делегацию Российской 
Федерации будет министр МЧС России В. А. Пучков.
На заседании Экспертного совета были также представлены доклады директора Института 
геоэкологии РАН В. И. Осипова «Природные катастрофы: анализ развития и пути минимизации 
последствий» и заместителя директора Института народнохозяйственного прогнозирования 
РАН Б. Н. Порфирьева «Экономические аспекты 
снижения опасности природных бедствий в свете программ «Хиого» и «Хиого-2». По результатам 
обсуждения были приняты решения, включающие 
в частности рекомендации МЧС России продолжить работу по реализации приоритетов Хиогской 
рамочной программы, в том числе:
 – установить на государственном уровне критерии допустимых (приемлемых) уровней риска чрезвычайных ситуаций, необходимые для завершения 
формирования национальной системы комплексной оценки риска в Российской Федерации;
 – разработать научно обоснованную систему 
показателей устойчивости муниципальных образований к ЧС и методические рекомендации для 
проведения самооценки деятельности руководства и населения муниципальных образований по 
уменьшению опасности бедствий;
 – расширить участие МЧС России в программах и инициативах ООН, таких как: «Миллион защищенных школ и больниц»; глобальная кампания 
повышения устойчивости городов к б едствиям; 
проводимый ежегодно Международный день ООН 
по уменьшению опасности бедствий и др.

А. А. Быков. От «Хиого» к «Хиого-2»: управление рисками в целях устойчивого развития
5

Были одобрены для публичного продвижения 
на международной арене и в Российской Федерации 
добровольные обязательства в свете рамочной программы «Хиого-2»:
 – в рамках Единой российской системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций 
(РСЧС) совершенствовать инструменты мониторинга, оценки и прогнозирования бедствий и риска их 
возникновения, продолжать разработку и реализацию практических мер по повышению безопасности 
населения и критически важных объектов инфраструктуры в контексте систем раннего предупреждения, всесторонне расширять и развивать различные 
формы страхования рисков, привлекать и использовать потенциал государственно-частного партнерства 
и частного сектора для комплексного решения вопросов безопасности территорий, привлекать общественные организации, волонтерские объединения в социальных сетях для решения проблем уменьшения опасности риска бедствий и гражданской защиты в целом;
 – последовательно продвигать и находить дальнейшие пути реализации российской инициативы по развитию региональных и глобальных сетей 
антикризисного управления, которые послужат основой для создания многостороннего международного механизма по преодолению последствий природных и техногенных катастроф;
 – последовательно отстаивать идею о необходимости повышения роли и авторитета ООН, что 
должно стать неотъемлемым компонентом обеспечения успеха международной кооперации государств в борьбе с бедствиями, укреплять всестороннее сотрудничество в области международной стратегии ООН по уменьшению опасности бедствий 
(МСУОБ) в рамках проблематики предотвращения, 
готовности и борьбы с бедствиями;
В качестве прикладных добровольных обязательств целесообразно реализовать следующие:
 – в целях оперативного распространения информации об угрозе или возникновении трансграничных ЧС создать на базе существующих в России 
и в других заинтересованных странах информационных технологий и программно-аппаратных комплексов систему мониторинга и прогнозирования ЧС, 
в том числе региональную систему предупреждения 
о цунами в Дальневосточном регионе, Азиатско-Тихоокеанском центре мониторинга и прогноза ЧС;

 – опираясь на опыт, полученный при создании российско-сербского гуманитарного центра, 
использующего в своей деятельности технологии 
разминирования, авиационного пожаротушения, 
спасательных работ при наводнениях, первоочередного жизнеобеспечения пострадавших от бедствий 
и др., создать при участии России и национальных 
органов, уполномоченных решать вопросы борьбы с бедствиями, других заинтересованных сторон, 
2—3 спасательных центра за пределами Российской 
Федерации;
 – учитывая опыт реализации программ обучения иностранных специалистов в учебных учреждениях МЧС России, ежегодно готовить на имеющейся учебной базе не менее 30 зарубежных специалистов по управлению рисками;
 – в рамках работы по совершенствованию подготовки реагирующих подразделений Российского 
национального корпуса чрезвычайного гуманитарного реагирования, проводимой в рамках Международной консультативной группы по проведению 
поисково-спасательных операций (ИНСАРАГ), в течение 10 лет провести аттестацию и поддерживать 
в готовности по методике ИНСАРАГ 3 поисковоспасательных отряда в различных регионах страны;
 – систематически (1 раз в 2 года) проводить 
международную научно-практическую конференцию по вопросам анализа рисков и управления ими.
Такая конференция уже запланирована 
в 2015 году. В решениях Экспертного совета указывается на целесообразность объединения усилий 
Российской академии наук, Минобрнауки России, 
МЧС России, Российского научного общества анализа риска при подготовке проведения в г. Москве 
в октябре 2015 г. международного форума «Глобальные и национальные стратегии управления рисками 
катастроф и стихийных бедствий». Более подробная 
информация об этом форуме появится в ближайшее время на сайте МЧС России. 
МЧС России по итогам и на основе рамочной 
программы «Хиого-2» рекомендовано разработать 
и представить Правительственной комиссии проект национального плана действий.
Итоги работы нашей делегации на III Всемирной конференции по уменьшению опасности бедствий будут представлены на страницах нашего 
журнала.

Риск социально-экономический   Проблемы анализа риска, том 12, 2015, № 1

Логико-вероятностное 
управление риском состояния
и развития социальноэкономических систем 
и процессов

Аннотация
Предложена технология логико-вероятностного (ЛВ) управления риском состояния и развития социально-экономических систем и процессов для информационно-аналитической 
поддержки руководителей и менеджеров в принятии решений. Описаны компоненты технологии управления риском. Приведен пример ЛВ-модели риска неуспеха развития России. 
Изложены методики количественного ЛВ-анализа, оперативного и стратегического ЛВуправления риском. Описана методика оценки вероятностей событий в ЛВ-модели риска.

Ключевые слова: технология, управление, риск, развитие, система, логика, вероятность, модель.

Список используемых сокращений

ТУР — Технологии управления риском
ЛВ-исчисление — логико-вероятностное исчисление
ЛВ-модель — логико-вероятностная модель
ЛВ-анализ — логико-вероятностный анализ
ЛВ-управление — логико-вероятностное управление
ИС — инициирующие события
ННН — нечисловая, неточная и неполная экспертная информация

Содержание

Введение
1. Актуальность и научная новизна
2. Компоненты Технологий управления риском
3. ЛВ-модель успешного развития России
4. Динамичность ЛВ-модели
5. Количественный ЛВ-анализ риска системы
6. Оперативное и стратегическое ЛВ-управление риском системы
7. Совершенствование ЛВ-модели вероятности успешного развития России
8. Оценка вероятностей инициирующих событий в ЛВ-моделях
9. Пример
Заключение 
Литература

ISSN 1812-5220
© Проблемы анализа риска, 2015

Е.Д. Соложенцев,
Институт проблем 
машиноведения РАН, 
г. Санкт-Петербург

УДК 338.24; 330.4

Е.Д. Соложенцев. Логико-вероятностное управление риском состояния и развития социально-экономических...
7

Введение
Проблемой устойчивого развития социально-экономических систем и процессов занимались известные ученые. Лауреат Нобелевской премии Джеймс 
Бьюкенен (James M. Buchanan) исследовал модель 
устойчивого развития государства на основе договорных и конституционных основ теории принятия 
экономических и политических решений [1]. Лауреат Нобелевской премии Джеймс Хекмен (James 
J. Heckman) создал теорию анализа селективных 
выборок для исследования микроданных, неоднородности и оценки публичной политики по статистическим данным социально-экономических процессов [2]. Академик А. И. Татаркин и чл.-корр. РАН 
Р. С. Гринберг оценивали социально-экономические 
последствия присоединения России к Всемирной 
торговой организации и предложили методики диагностирования экономической безопасности [3].
Выдающийся экономист Питер Друкер (Peter 
F. Druker) считал, что устойчивость развития компании (системы) зависит от успешной работы менеджеров, принимающих решения в условиях неопределенности и риска. Менеджер, по его мнению, 
должен уметь: решать новые задачи, управлять на 
основе поставленных целей, рисковать на длительный период, вычислять все риски, выбирать оправданный вариант риска, принимать стратегические 
решения, выполнять несколько функций и видеть 
проблему в целом [4, 5].
Предлагается новый подход к управлению экономической безопасностью социально-экономических 
систем (СЭС) на основе Технологии управления риском для информационно-аналитической поддержки менеджеров, принимающих решения по управлению. Под Технологией управления риском (ТУР) 
понимается набор моделей, процедур, методик и 
программных инструментов. Под целью ТУР понимается снижение риска в системе до допустимого 
или минимального уровня. Риск и эффективность в 
системе рассматриваются взаимно связанными.
Достоинство Технологий управления риском СЭС 
в их применимости для [5, 6, 12]:
• разработки моделей риска с логическим объединением разных моделей и событий в экономике, 
политике, праве и законах;
• оценки, анализа, управления и прогнозирования риска состояния СЭС и процессов.

1. Актуальность и научная новизна
Технология ЛВ-управления риском состояния и развития социально-экономических систем может 
стать интеллектуальной частью проекта Информатизации России, обеспечивающего устойчивое 
развитие страны. Предлагается моделировать развитие в целом и отдельных направлений: образование, медицина, информатизация общества и др. 
и сравнивать области, города и районы по направлениям развития. Научная новизна технологии ЛВуправления риском — в использовании ЛВ-моделей 
риска и ЛВ-исчисления для управления системами 
и процессами по критериям риска и эффективности. 
Цели развития разных социально-экономических систем могут быть разными. Например, Китай 
сдерживает рост населения, а Россия озабочена его 
увеличением. Рассмотрим технологию управления 
риском развития системы на примере России. При 
выборе цели и разработке ЛВ-модели риска успешного развития России использована концепция Нобелей о социальной справедливости в обществе [7]. 
Три поколения Нобелей, выходцев из Швеции, работали в России в XIX и начале XX века. Их концепция заключалась в том, что значительную часть 
прибыли от бизнеса они тратили на рабочих: платили достойную зарплату, строили дома, детские сады 
и школы, обеспечивали бесплатные медицинские 
услуги, повышали квалификацию рабочих, вкладывали средства в науку и инновации. Могут быть 
и другие цели, например, развитие России на основе инвестиций в военно-промышленный комплекс 
(концепция Путина).
Модель развития. Норберт Винер и Джон фон 
Нейман считали, что методы для управления экономическими и социальными системами и процессами должны опираться на комбинаторику, логику и множества. Рудольф Калман писал, что проблема «данные → модель, объясняющая данные» 
есть основная для любой отрасли науки. Этим 
требованиям отвечают ЛВ-модели риска, позволяющие количественно анализировать вклады событий в достижение цели, объединять события и 
модели, управлять развитием, учитывать совместно риск и эффективность, распределять ресурсы 
на развитие.

Риск социально-экономический   Проблемы анализа риска, том 12, 2015, № 1

2. Компоненты Технологий 
управления риском
Для оценки, анализа и управления состоянием и 
развитием социально-экономических систем требуются разные модели, процедуры и инструменты. 
Технологии управления риском включают следующие компоненты [5, 6, 10—12]: 
1. ЛВ-исчисление. 
2. Классы ЛВ-моделей риска и эффективности. 
3. Процедуры для классов ЛВ-моделей. 
4. Оценка вероятностей событий в ЛВ-моделях 
риска. 
5. Специальные ЛВ-программные средства для 
классов ЛВ-моделей.
6. Примеры приложений.
7. Учебный курс.
ЛВ-исчисление является математическим аппаратом Технологий управления риском [6, 8, 12]. 
В Технологиях события имеют не два, а конечное 
множество значений; статистические данные содержат события о появлении и события о неуспехе 
состояний системы; рассматривается расширенное 
определение событий.
Классы ЛВ-моделей риска и эффективности:
1. ЛВ-моделирование. 
2. ЛВ-классификация. 
3. ЛВ-эффективность. 
4. ЛВ-прогнозирование. 
5. Гибридные сценарные ЛВ-модели риска.
Процедуры для классов ЛВ-моделей риска: 
1. Построение и ортогонализация Л-моделей 
риска. 
2. Идентификация ЛВ-моделей риска по статистическим данным. 
3. ЛВ-анализ риска по вкладам инициирующих 
событий (ИС). 
4. ЛВ-управление риском. 
5. ЛВ-прогнозирование риска во времени и пространстве состояний. 
6. Оценка вероятностей событий в ЛВ-моделях.
Специальные ЛВ-программные средства. Классы 
ЛВ-моделей риска используют сертифицированные 
программы: 
1. АСМ-2001 для структурно-логического моделирования. 
2. ROCS-2 для ЛВ-моделирования надежности 
систем. 

3. АСПИД-3W для принятия решений по нечисловой, неточной и неполной экспертной информации (ННН-информации) и др.
Примеры не менее поучительны, чем теория. 
В Технологиях управления риском описаны более 
30 приложений в разных областях экономики и техники [5, 6, 12]. 
Учебный курс по дисциплине «Технологии управления риском» рассчитан на два семестра и содержит 20 лабораторных работ на компьютере [12]. 
Управление состоянием и развитием системы 
включает в себя следующие этапы:
1. Разработка сценария, Л-модели и В-модели 
риска системы.
2. Оценка вероятностей инициирующих событий.
3. Вычисление риска (вероятности) итогового 
события. 
4. Анализ риска (вероятности) по значимостям 
и вкладам инициирующих событий.
5. Оперативное управление состоянием системы.
6. Стратегическое управление развитием системы.
Вначале строят ЛВ-модель риска состояния системы, а далее используют ее для моделирования 
этапов развития, корректируя вероятности ИС. 
Сложная система обычно состоит из нескольких 
подсистем. Для каждой из них строят свою ЛВмодель риска, а далее ЛВ-модели логически объединяют в одну ЛВ-модель риска системы. Для 
системы можно рассматривать риск неуспеха или 
вероятность успеха. Следует выбрать для описания 
инициирующих событий и ЛВ-моделей сложной 
системы, состоящей из подсистем, какое-то одно 
представление событий (риск неуспеха или вероятность успеха). 

3. ЛВ-модель успешного 
развития России
ЛВ-модель успешного развития России содержит, 
исходя из концепции социальной справедливости 
Нобелей, объединение двух сценариев: 1) Повышение рождаемости и 2) Увеличение спроса на недвижимость в России. В модели 33 инициирующих и производных события связаны логически OR, AND, NOT. 
ЛВ-модель успешного развития России может логически включать другие модели и сценарии, например 
ЛВ-модели противодействия взяткам и коррупции, 
противодействия наркомании и др.

Е.Д. Соложенцев. Логико-вероятностное управление риском состояния и развития социально-экономических...
9

Увеличение спроса на недвижимость Y31

Увеличение дохода населения Y23 

Увеличение числа рабочих мест Y1

Качественное образование Y2 

Доступность покупки жилья Y25 

Социальные программы Y7

Успешное развитие России Y33

Уменьшение ставок на ипотеку, Y8

Экономическая стабильность в стране Y9

Уменьшение цен на недвижимость Y24

Увеличение конкуренции Y3

Проведение тендеров Y4

Уменьшение цен на стройматериалы Y22

Покупка фьючерсов Y5

Поиск поставщиков Y6

Повышение рождаемости Y32

Правовое обеспечение Y26

Правовая защита матерей Y10

Правовая защита семьи Y11

Проведение социальных программ Y27

Обеспечение жильем Y12

Программа «Здоровье» Y14

Помощь малообеспеченным семьям Y13

Обеспечение дошкольного образования Y28

Поддержка государства Y16

Увеличение з/п работников Y15

Строительство новых детских садов Y17

Улучшение медицинского обслуживания Y29

Улучшение качества Y18

Бесплатное обслуживание Y19

Экономическая стабильность в стране Y9

Укрепление семейных отношений Y30

Досуг Y20
Постоянный доход семьи Y21

Рис. 1. Структурная модель успешного 
развития России: ребро со стрелкой — 
связь OR; ребро с точкой — связь AND

Структурная модель (рис. 1). Ядро ЛВ-модели 
успешного развития России Y33 построено логическим объединением сценариев Повышение рождаемости в России Y32 и Увеличение спроса на недвижимость в России Y31. Рисунок приводит названия 
ИС, их идентификаторы и типы Л-связей: ребро со 
стрелкой — связь OR; ребро с точкой — связь AND. 

Субъективные вероятности инициирующих событий Y1, Y2, ..., Y21 оценивают, в случае отсутствия 
статистических данных, по ННН-экспертной информации [9]. 
ИС сценария Увеличение спроса на недвижимость 
в России: Y1 — увеличение рабочих мест, Y2 — качественное образование, Y3 — увеличение застроек 

Риск социально-экономический   Проблемы анализа риска, том 12, 2015, № 1

(конкуренции), Y4 — проведение тендеров, Y5 — покупка фьючерсов, Y6 — поиск поставщиков, Y7 — 
социальные программы, Y8 — уменьшение ставок на ипотеку, Y9 — экономическая стабильность 
в стране.
Инициирующие события сценария Повышение 
рождаемости в России: Y10 — правовая защита матерей и Y11 — семьи, Y12 — обеспечение жильем, 
Y13 — помощь малообеспеченным семьям, Y14 — 
программа «Здоровье», Y15 — увеличение з/п работников, Y16 — поддержка государства, Y17 — строительство новых детских садов, Y9 — экономическая 
стабильность в стране, Y18 — улучшение качества 
и Y19 — бесплатное медицинское обслуживание, 
Y20 — досуг, Y21 — постоянный доход семьи. 
Производные события сценария ЛВ-модели 
успешного развития России: Y22 — уменьшение цен 
на стройматериалы, Y23 — увеличение дохода населения, Y24 — уменьшение цен на недвижимость, 
Y25 — доступность покупки жилья, Y26 — правовое 
обеспечение, Y27 — проведение социальных программ, Y28 — обеспечение дошкольного образования, Y29 — улучшение медицинского обслуживания, 
Y30 — укрепление семейных отношений, Y31 — увеличение спроса на недвижимость, Y32 — повышение 
рождаемости в России, Y33 — успешное развитие 
России. Как можно заметить, в сценарии используются события, относящиеся к экономике, политике, 
праву и законам.
В Технологиях управления риском введены сигнальные события-высказывания. Используется 
только факт их появления для коррекции вероятностей ИС в ЛВ-моделях риска СЭС. Это следующие сигнальные события: в экономике, в политике, 
в праве и законах, в инновациях, в стихийных бедствиях и войнах, в изменении ситуации на мировом 
рынке. Вероятности ИС корректируют по нечисловой, неточной и неполной экспертной информации.
Введем обозначения: Y33, Y32, Y31 — логические 
переменные цели ЛВ-модели риска и сценариев Повышение рождаемости и Увеличение спроса на недвижимость; производные события: Yd (∨; Yd1, Yd2, ...) — 
соединение Yd1, Yd2, ... Л-связью OR, Yd (∧; Yd1, Yd2, ...) — 
соединение Yd1,Yd2, ... . Л-связью AND (события Yd1, 
Yd2, ... могут быть производными с Л-связями ∨ и ∧). 
Л-модель вероятности успешного развития России 
может быть записана в виде кортежей: 

Y33 (∧; Y32, Y31); Y31 (∧; Y23, Y24, Y25); 
Y32 (∧; Y26, Y27, Y28, Y29, Y30); Y22 (∨; Y5, Y6); 
Y23 (∨; Y1, Y2); Y26 (∨; Y10, Y11); Y24 (∨; Y3, Y4, Y22); 
Y25 (∨; Y7, Y8, Y9); Y27 (∨; Y12, Y13, Y14); 
Y28 (∨; Y15, Y16, Y17); Y29 (∨; Y9, Y18, Y19); Y30 (∨; Y20, Y21). (1) 
Раскрытие кортежей в (1) и запись В-модели риска после ортогонализации Л-модели риска заняли бы несколько страниц текста. ЛВ-модель можно 
расширить присоединением нескольких сценариев 
с использованием Л-связей. Общий комплексный 
сценарий проще всего (для публикаций) записать 
именно в виде кортежей.

4. Динамичность ЛВ-модели

Динамичность ЛВ-модели успешного развития системы обеспечивается тем, что вероятности инициирующих событий Y1, ..., Y21 и производных событий 
Y22, Y23, ..., Y33 следует уточнять по статистическим 
данным и по нечисловой, неточной и неполной экспертной информации (ННН-информации) по мере 
изменения параметров системы, инвестиций на ее 
развитие и появлению новых сигнальных событий 
в экономике, политике, праве и законах [6, 12].

5. Количественный ЛВ-анализ 
риска системы
Количественный анализ риска системы выполняют 
по значимостям и вкладам ИС в вероятность итогового события (Y33). Рассматривают структурную 
и вероятностную значимость. Для производных 
событий также количественно оценивают вероятность успеха и выполняют анализ риска [5, 6, 12]. 
Структурная значимость учитывает количество 
разных путей с i-событием, ведущих к итоговому событию; значимость определяют по В-функции риска: 

 
ΔPi = Py ⏐Pi = 1 – Py⏐Pi = 0, i = 1, 2, ..., n, 
 (2)

где Py — вероятность итогового события, Pi — вероятность ИС, а значения вероятностей остальных 
инициирующих событий P1 = P2 = ... = Pn = 0,5. 
Вероятностная значимость i-события учитывает 
его место в структуре и вероятность. Вероятностную значимость и вклады вычисляют при реальных 
значениях вероятностей инициирующих событий. 
Вклады событий на минус и плюс в вероятность 
итогового события определяют, придавая вероятности значения 0 и 1 в В-функции риска:

Е.Д. Соложенцев. Логико-вероятностное управление риском состояния и развития социально-экономических...
11

Значимость i-события: 

 
ΔPi = Py ⏐Pi = 1 – Py⏐Pi = 0, i = 1, 2, ..., n.  
(3)

Вклад на минус i-события: 

 
ΔP–
i = Py ⏐Pi – Py⏐Pi = 0, i = 1, 2, ..., n.  
(4)

Вклад на плюс i-события: 

 
ΔP+
i = Py ⏐Pi – Py⏐Pi = 1, i = 1, 2, ..., n.  
(5)

6. Оперативное и стратегическое 
ЛВ-управление риском системы
Оперативное ЛВ-управление риском состояния 
осуществляют по результатам количественного 
ЛВ-анализа значимостей и вкладов ИС в риск (вероятность) итогового события. Далее принимают 
решение о необходимости изменения вероятностей наиболее значимых ИС и выделяют ресурсы 
на изменение субъективных вероятностей этих 
ИС, включая повышение квалификации персонала 
[5, 6, 12].
Стратегическое управление вероятностью 
успешного развития системы осуществляют по схеме управления сложным объектом [5, 6, 12]. Оно 
состоит в управлении движением по программной 
траектории и коррекцией при отклонении от нее 
(рис. 2). Здесь: Pyj — вероятность успешного развития России, Uj — управляющие воздействия, Wj — 
корректирующие воздействия, j = 1, 2, ..., N — этапы. Систему переводят из начального состояния A 
в конечное B по выбранной траектории A—B за несколько этапов. Программа стратегического развития предусматривает возможные неприятности 

и ресурсы на коррекции. В программе вычисляют 
значения параметров Pj, Uj, Wj на этапах развития N.
Л-модель риска неуспеха развития системы 
в сумме по всем этапам:

 
Y– = Y–
1 ∨ Y–
2 ∨ ... ∨ Y–
n, 
(6)

где Y–
1, Y–
2, ..., Y–
n — логические функции неуспеха 
(риска) развития системы на этапах. 

По Л-модели риска неуспеха записывают 
В-модель риска неуспеха развития всей системы:

 R{Y = 0} = R1 + R2(1 – R1) + R3(1 – R1) (1 – R2) + ..., (7)

где R1, R2, ..., Rn — риски (вероятности) неуспеха событий Y–
1, Y–
2, ..., Y–
n.

7. Совершенствование ЛВ-модели 
вероятности успешного развития 
России
ЛВ-модель вероятности успешного развития России, полученную объединением сценариев Повышение рождаемости и Увеличение спроса на недвижимость, можно расширить добавлением, например, 
таких сценариев и соответствующих ЛВ-моделей, как 
«Противодействие взяткам и коррупции», «Противодействие наркотизации населения» и др. 
Для каждого из названных сценариев может быть 
построена и исследована гибридная ЛВ-модель риска неуспеха решения этой трудной проблемы. Такая 
модель включает в себя как случайные события (и 
логические переменные) желания и возможности Государства, Бизнеса, Банков, Ученых, Общест венного 
мнения и др. Названные субъекты имеют разные 

Py

Pyn

Pyj

Py2

Py1

2
1
i
N

A

Dj

Uj

Этапы

Cj

Wj

B

Рис. 2. Схема управления развитием объекта