Формирование технологии разработки и реализации государственных программ развития в условиях неопределенности

1. Предложен концептуальный подход к совершенствованию технологии
разработки и реализации государственных программ развития в условиях
неопределенности,которыйзаключаетсявформировании
стандартизированного инструментария идентификации и оценки рисков
программ, отличающийся возможностью применения интеллектуальных
технологий описания факторов неопределенности и включением процесса
анализа и оценки рисков в сопровождение госпрограмм на основе цифровой
платформы управления.
В рамках диссертационного исследования был проведен анализ практики
реализации государственных программ (ГП) в Российской Федерации в условиях
неопределенности, а также возможностей используемых технологий поддержки
органов государственной исполнительной власти. При проведении исследования
использовались открытые данные по координации цифровизации деятельности
органов исполнительной власти, материалы портала Госпрограмм РФ, а также
документов стратегического планирования (ДСП) регионального уровня,
публикуемые на портале Министерства юстиции РФ «Нормативно-правовые
акты в Российской Федерации».
В рамках исследования был проведен анализ систем информационно-
технологической поддержки реализации ГП на региональном уровне (по данным
2019 года). Результаты позволяют констатировать наличие функциональной
ограниченности существующих систем планирования и прогнозирования
развития, в частности, в области сбора и консолидации информации и
применения методов моделирования и анализа больших данных. Это
подтверждается следующими фактами: согласно региональным реестрам
программного обеспечения госуправления, только в 5 регионах из 85 (менее чем
в 6%) функционируют информационные системы (ИС), обеспечивающие сбор и
консолидацию первичных данных; в 30 регионах из 85 (менее чем в 36%)
действуют специализированные ИС, предназначенные для анализа данных.
Также нельзя не отметить выявленные затруднения взаимодействия ИС
региональных органов исполнительной власти: в 48% регионов к
государственной системе электронного межведомственного взаимодействия
было подключено менее 30% ИС; 11% регионов – подключено от 30 до 60% ИС.
В рамках диссертационного исследования также был проведен анализ
методического сопровождения оценки рисков в ДСП на соответствие
стандартным методам оценки рисков, изложенных в стандартах ISO:31000 серии
«Риск-менеджмент» (таблица 1). Его результаты показывают: использование
преимущественно качественных методов оценки; отсутствие общепринятой
терминологии, особенно на этапе идентификации (в части обозначения сфер
возникновения, этапов, описания рисков и др.); частое отсутствие указания
причины возникновения риска, что делает невозможным разработку
эффективных стратегий реагирования; отсутствие методического обеспечения
оценки рисков на всех этапах исполнения программы; и, в целом, достаточно
поверхностный уровень проработки оценки рисков и отрыв от практики. В этой
связи ключевым вопросом, по мнению автора, является включение
непрерывного процесса управления влиянием неопределенности и оценки
рисков в процесс управления реализацией программы развития на основе единой
цифровой платформы управления. Предлагаемый подход к совершенствованию
технологий программирования развития заключается в формировании
стандартизированного инструментария оценки рисков госпрограмм и
управления знаниями о сопутствующем влиянии неопределенности, доступного
на всех уровнях управления, и имеющего возможность наращивания потенциала
и тиражирования решений. Его основными задачами являются:
1)хранение и актуализация базы знаний в части: нормативной базы,
участников, неопределенных событий, которые могут оказать влияние в ходе
реализации и др.;
2)развитие математического и модельного инструментария
идентификации и оценки влияния неопределенности для сопровождения
полного жизненного цикла ДСП;
3)формирование планов реализации программ развития и их
адаптацию под влиянием различных факторов неопределенности;
4)сопровождение программ развития на основе современных средств
мониторинга и контроля и организация электронного взаимодействия
исполнителей программы и заинтересованных сторон на основе цифровой
платформы госуправления.
Схема организации элементов методического сопровождения ГП на
основе цифровой платформы управления представлена на рисунке 1.

Таблица 1. Анализ методического сопровождения оценки рисков в ДСП (данные
2019 г.)
Уровень ДСПИдентификация рискаКачественнаяКоличественнаяСравнительная
оценкаоценкаоценка
Стратегии
региональногоменее 70% ДСПменее 6% ДСПотсутствуетотсутствует
развития
Федеральныев 70% ДСПменее 17%в 15% ДСПотсутствует
ГПДСП

Региональныеклассификация – в 60%менее 10%фактически
ГПДСП, последствия – вДСПотсутствует, наотсутствует
20% ДСПуровне 1%
Источник: составлено автором по материалам исследования
Определение:
•целей развития
вариация параметров плана•набора альтернатив
мероприятий и проектов
•временных и
финансовых ограничений

Формирование оптимального
состава мероприятий программы

Вариант
допустим?
данет
Оценка варианта планаОпределение:

Система мониторинга и контроля реализации
•исполнителей
• длительности и ресурсного
Обсуждение, согласование, утверждениеобеспечения мероприятий

Определение плана реализации
и параметров программы

Вариант
допустим?нет
да
Оценка варианта плана
Выявление события, влияющего
Согласование, утверждениена ход программы

Реализация программы

Оценка влияния,
даАктуализация базы знаний
Адаптация ненет
требуется?

Оценка эффективности, расширение базы знаний

ЭлектронноеКомплекс формирования иСистема управления
межведомственное
оценки планов и сопутствующих рисковзнаниями
взаимодействие

Рисунок 1. Организация подхода к сопровождению разработки и реализации
государственных программ развития в цифровой среде управления
Источник: составлено автором по материалам исследования

2. Построена модель онтологии факторов неопределенности разработки и
реализации государственных программ развития, предназначенная для
комплексногоотражениянеопределенностиихрезультатов.
Отличительными чертами модели являются: учет влияния факторов
неопределенности при сопровождении программ, а также обеспечение
возможности её использования в качестве информационно-аналитического
инструментария построения и ведения реестра рисков программ в условиях
цифровизации системы публичного управления.
Одним из основных недостатков в существующей практике применения
риск-ориентированного подхода к управлению разработкой и реализацией
госпрограмм можно считать отсутствие единой понятийной базы, что, как
правило, проявляется в неполной или некорректной идентификации рисков и
непонимании их причин и последствий. В диссертационном исследовании было
использовано традиционное определение риска, предложенное в стандартах
ISO:31000: риск – это измеримое влияние неопределенности на цели. Влияние
неопределенности может быть как негативным для целей программы
(«негативный риск»), так и позитивным («шанс» или «позитивный риск»). По
мнению автора, для корректной идентификация рисков следует использовать
однозначные формулировки и не допускать дублирования сущностей; разделять
определения событий, послужившие причинами возникновения рисков, и самих
рисков; отдавать предпочтение рискам, оказывающим непосредственное
влияние на реализацию программы.
Высокая интенсивность процесса изменений в экономике и управлении
остро ставит вопрос организации системы хранения, накопления, рационального
использования и анализа разнородной информации и метаданных о реализации
госпрограмм и факторах неопределенности. В качестве инструментария решения
этого вопроса было предложено онтологическое моделирование, и разработан
прототип онтологии «Факторы неопределенности разработки и реализации
программ развития». Ключевая роль онтологий заключается в облегчении
взаимодействия между несколькими информационными системами, которое
достигается за счет смыслового согласования разнородных данных и
обеспечения их унификации и возможности экспорта и импорта. Необходимость
использования технологий подобного рода обусловлена принятием в ноябре
2021 года Указа Президента РФ № 633, который требует последовательности
разработки ДСП, обеспечения их согласованности, сбалансированности,
преемственности и т.д.
Для корректной идентификации риска или шанса возникает
необходимость их конкретизации по отношению к сфере деятельности,
нормативным актам, регламентирующим эту деятельность, времени и месту,
исполнителю и т.д. Были выделены следующие основные сущности описания
влияния факторов неопределенности: «Уровень управления», «Регион»,
«Участник», «Документ», «Неопределенное событие», «Этап управления» и
«Масштаб». Эти объекты были добавлены к проектируемой онтологии,
представленной на рисунке 2, в качестве классов понятий.
Причинами возникновения рисков служат некоторые неопределенные
события. Можно предположить, что существует набор базовых неопределенных
событий, которые могут иметь, в той или иной степени, влияние на реализацию
любой ГП, и существует перечень наиболее общих рисков и шансов,
сопровождающих реализацию любых госпрограмм в РФ. Для формирования
ядра онтологии была осуществлена консолидация событий из разных сфер на
основе контентного анализа множества источников: российских и иностранных
нормативно-методических документов, международных и национальных
стандартов и руководств, отечественных и зарубежных исследований и др.
На основе анализа перечисленных источников удалось идентифицировать
307 неопределенных событий из следующих укрупненных сфер: финансовой (45
событий); сферы природных ЧС (52); сферы техногенных ЧС (48); сферы
биолого-социальных ЧС (13); экологической (18); организационной (23); сферы
частного партнерства (9); сферы ИТ (7); административно-правовой (23);
внешнеполитической (14); сферы мировой экономики (20); сферы
государственной экономика (34); дополнительное случайное событие (1). Также
было идентифицировано 24 экземпляра класса «Риск» (например,
«Недостижение целевых показателей») и 8 экземпляров класса «Шанс»
(например, «Повышение скорости исполнения программы»), которые были
добавлены в онтологию.

Рисунок 2. Фрагмент структуры онтологической модели «Факторы
неопределенности разработки и реализации программ развития» в фреймворке
Protégé
Источник: составлено автором по материалам исследования
3. Предложен методический подход к оценке рисков разработки и
реализации государственных программ развития, отличающийся
расширением сферы применения математических методов анализа
чувствительности параметров задач планирования, позволяющий
количественно анализировать риски, связанные с возможными
изменениями параметров программ.
В работе были рассмотрены разные способы оценки сопутствующих
рисков, напрямую связанных с составом, структурой и значениями входных
параметров плана реализации программы развития. Предложен подход к
формированию плана реализации в два базовых этапа, в рамках каждого из
которых целесообразно использовать свой набор подходов к оценке рисков.
Этап 1. Формирование оптимального состава мероприятий программы, что
включает в себя определение набора связанных мероприятий из доступных
альтернатив с учетом финансовых ограничений и необходимости достижения
целевых показателей в установленный срок, исходя из критериев минимизации
финансовых затрат или максимизации эффекта. Это задача долгосрочного
планирования, которая может быть решена с помощью целочисленного или
частично-целочисленного программирования. Возможные подходы к оценке
рисков: оценка на основе анализа устойчивости плана реализации, оценка с
помощью сценарных исследований.
Этап 2. Определение плана реализации и параметров программы, что
включает в себя расчет текущего плана с учетом временных и ресурсных
ограничений отдельных мероприятий исходя из базового критерия минимизации
времени исполнения. Может рассматриваться как задача среднесрочного
планирования, которая решается в рамках задачи целочисленного или частично-
целочисленного программирования; или как задача текущего планирования,
которая решается в рамках задачи сетевого планирования. В задаче
среднесрочного планирования могут использоваться такие подходы, как: оценка
с помощью имитационного моделирования, оценка на основе анализа
устойчивости плана реализации, оценка с помощью сценарных исследований. В
задаче оперативного планирования может использоваться такой подход к
оценке, как: оценка с помощью имитационного моделирования.
Базовым способом оценки сопутствующих рисков реализации
государственных программ является оценка на основе анализа устойчивости
плана реализации, поскольку он может быть использован на каждом из Этапов.
Если при реализации программы происходят неопределенные события,
вследствие которых некоторый параметр выходит за пределы рассчитанного
ранее диапазона устойчивости параметров, то полагаем, что аффилированный с
изменением этого параметра риск превышает приемлемый уровень. Пусть
событие Ri означает реализацию i-го риска в процессе исполнения программы.
Известно, что Ri может произойти, если хотя бы один из М параметров плана
(M ≤ N, где N – общее количество параметров) попадет в определенный интервал
значений. При этом i-й риск останется на приемлемом уровне, если этот интервал
входит в диапазон устойчивости соответствующего параметра. Обозначим λ
порог отсечения вероятности риска, начиная с которого изменения плана
перестают быть приемлемыми. Пусть событие Аm , m = 1, , M означает
попадание m-го параметра pm в соответствующий диапазон [am ; bm ] . Параметр
плана – это экономический показатель, случайная величина, распределение
которой может быть близко к одному из стандартных распределений, например,
бета-распределению B ( ,  ) (по причине его полезных свойств). Зная закон
распределения, определим вероятность попадания m-го параметра в
соответствующийинтервал: P( Аm ) = P(am  pm  bm ) = B( ,  ), m = 1, , М .
Точные значения параметров α и β определяются на основе значения
математического ожидания B ( ,  ) : будем считать, что оно равно
нормализованному базовому значению параметра pm .
Оценим вероятность того, что i-й риск останется на приемлемом уровне, на
основе диапазона устойчивости m-го параметра [ pm , pm ] . Предполагаем, что чем
ближе текущее значение pm (t ) к границе диапазона (например, верхней границе
pm ), то тем больше вероятность того, что i-й риск будет неприемлем.
Последствия риска оцениваются как разница между изначальным значением
параметра и границей, переход за которую соответствует наступлению риска
pm − pm . Тогда величину риска можно оценить как комбинацию вероятности
возникновения и последствий:
()
value( Ri ) =   B( ,  )  pm − pm(1)
Единицы измерения параметров могут быть разными – так как целью
государственных программ и проектов является поддержка социально-
экономического развития, использование только денежного выражения для
оценки любых последствий риска является некорректным. Аналогичный подход
применяется, если приближение значение pm (t ) к границе диапазона означает
наступление шанса.
Связи между изменением значений входных параметров планов
реализации и последующим возникновением определенных внутренних
негативных рисков или шансов были зафиксированы в онтологии факторов
неопределенности.

4. Предложена технология управления рисками разработки и реализации
государственных программ развития на основе сформированного расчетно-
аналитического инструментария количественной оценки рисков,
адекватность которой подтверждена серией экспериментальных расчетов.
Технология отличается возможностью формирования вариантов плановых
решений с учетом отражения понятий в модели онтологии факторов
неопределенности программ, что позволяет сочетать качественные методы
описания вариативности развития с их количественной оценкой.
Предложения по формированию технологии управления рисками
программ, в соответствии с рисунком 1, сводятся к организации устойчивой
деятельности по осуществлению следующих укрупненных шагов:
1) расчет планов реализации на Этапах 1, 2, оценка диапазонов устойчивости
параметров;
2) идентификация с использованием онтологии негативных рисков или шансов,
связанных с возможными изменениями исследуемых параметров, расчет оценок
на основе полученных диапазонов, ранжирование рисков по полученным
оценкам;
3) при необходимости рассматриваются сценарии вариаций входных параметров
– затем происходит возврат к п.1 с новыми исходными данными и адаптация
планов.
Адаптация плана программы может заключаться в изменении набора
мероприятий программы (пересчет в рамках Этапа 1) или изменении сроков их
реализации (пересчет в рамках Этапа 2), в результате чего может быть получено
несколько адаптированных вариантов плана. Наиболее предпочтительный
вариант выбирается исходя из анализа устойчивости плана и оценки
сопутствующих рисков, исходя из предпочтений лица, принимающего решение.
Для верификации предложенной технологии был составлен пример на
основе данных программы Архангельской области «Экономическое развитие и
инвестиционная деятельность» в 2018-2020 гг. Основные источники
финансирования: региональный бюджет (РБ), муниципальный бюджет (МБ) и
внебюджетные фонды (ВБ). В качестве целевых определены три показателя:
«Индекс физического объема инвестиций, %» (ЦП1), «Инвестиции в основной
капитал, млн. руб.» (ЦП2), «Количество инвестиционных проектов, ед.» (ЦП3).
На основе ретроспективных данных были получены оценки стоимости,
длительности и вклада мероприятий в достижение целевых показателей.
Для формирования оптимального состава мероприятий программы в
рамках Этапа 1 был составлен набор мероприятий из 15 таким образом, чтобы
при базовых условиях в оптимальный план вошли ровно 10 мероприятий,
которые составляли программу в реальности. Большинство мероприятий носит
административный характер, единственный реальный проект – это
«Реконструкция автомобильной дороги общего пользования на территории
муниципального образования» (далее – «Реконструкция дороги»). Затем был
сформирован перечень из 27 укрупненных работ, по которым, в рамках Этапа 2,
был получен план-график реализации. С целью имитации течения времени и
хода реализации программы расчеты были проведены три раза: на 2018-2020
года (ни одно из мероприятий не начато), на 2019-2020 года (исключены
мероприятия, завершенные в 2018 году), на 2020 год (исключены мероприятия,
завершенные в 2019 году). Далее был проведен анализ чувствительности
решений, полученных на первом и втором этапах. Для оценки результативности
подхода был сопоставлен известный перечень событий, произошедших в
процессе реализации программы, сохраненные в онтологии «неопределенные
события» и «риски» и сравнительные оценки рисков, полученные в рамках
расчетов (таблица 2). Уровень λ принят равным 0,1. Далее используются
обозначения: R – величина риска, PR – вероятность того, что риск перестанет быть
допустимым.
1.Известно, что на первом этапе реализации проекта «Реконструкция
дороги» произошла задержка, которая повлекла за собой неисполнение
мероприятия. Расчеты показывают, что план может быть завершен успешно при
условии задержки не более, чем на 1 квартал, в противном случае необходимо
исключить проект из состава мероприятий программы.
2.Расчеты на Этапе 1 позволяют проанализировать влияние групп
параметров «Располагаемые объемы ресурсов по источникам» и «Пороговые
значения целевых показателей», в результате чего были получены следующие
оценки рисков «Нехватка средств, предназначенных для исполнения программы
(проекта)» (далее – Риск_Ф_03) и «Недостижение промежуточных показателей»
(далее – Риск_Ц_03).
Величина Риск_Ф_03 по всем моментам времени в соответствии с
формулой (1) равна: для РБ R = 0,1·9014 = 901,4 тыс. руб. (PR = 0,9(9)); для МБ
R = 0,089·50 = 4,45 тыс. руб. (PR = 0,89); для ВБ R = 0,097·3 368 452 = 326 739,8
тыс. руб. (PR = 0,968). Наиболее рискованным источником является РБ: несмотря
на меньшие последствия, крайне высока вероятность того, что неприемлемости
риска. Это подтверждается практикой – для проекта «Реконструкция дороги»
были использованы дополнительные средства из Резервного фонда региона.
Величина Риск_Ц_03 в соответствии с формулой (1) равна: по ЦП1
R = 0,098·7% = 0,69% ожидаемого вклада в достижение целевых значений,
PR = 0,98; по ЦП2 R = 0,0926·9% = 0,83% ожидаемого вклада, PR = 0,93; по ЦП3
PR = 0,9(9), для оценки величины последствий требуются дополнительные
расчеты. Наиболее критическими показателями являются ЦП1 (в реальности на
протяжении 2018-2020 годов целевые значения ни разу достигнуты не были) и
ЦП3 (в рамках примера его достижение жестко связано с успешным
завершением проекта «Реконструкция дороги»).
Расчеты на Этапе 2 позволяют проанализировать влияние изменения
временных и финансовых ограничений. Оценки риска «Задержка сроков
исполнения программы» по результатам анализа чувствительности группы
параметров «Плановая длительность мероприятий», а также общие оценки
рисков Риск_Ф_03 и Риск_Ц_03 представлены в таблице 2. Также оценки
указывают на существенное влияние незавершения проекта «Реконструкция
дороги» на общие результаты программы. Можно предположить, что основной
причиной является неопределенное событие финансовой сферы «Неполное,
несвоевременное выделение бюджетных ассигнований», что подтверждается
семантическими связями между понятиями, зафиксированными в онтологии
(рисунок 3).
Таблица 2. Фрагмент перечня произошедших в реальности рисков реализации программы
СоответствующеНепосредственный «Риск» реализацииОцененные
ГодМероприятиеСобытиеЭтап
«Неопределенное событие» (НС)программыпотери
Мероприятия,Не достигнутыУправленческое НС «О06» –«Риск_Ц_03»-Недостижение01
предназначенныецелевые«Включениевцелевыепромежуточных целевых значений.
2018для достижениязначенияпрограммынеэффективныхR = 0,098·7% = 0,69% ожидаемого вклада в
целевых значенийпоказателя ЦП1мероприятий»достижение целевых значений, PR = 0,98
ЦП1
РеконструкцияИспользованыФинансовое НС «Ф14» –«Риск_Ф_03»-Нехваткасредств,500 тыс. руб.1
дорогисредстваиз«Выделениебюджетныхпредназначенныхдляисполнения(0,02% от
/ Этап «РазработкаРезервногоассигнованийнанепрограммы»финансового
проектнойфонда регионапредусмотренные расходы»PR = 0,1, для оценки величины последствийобеспечения
документации»требуются дополнительные расчетыпрограммы в
расчетном
году)
Тот жеПросроченоОрганизационный«ГЧП09»«Риск_С_03» – Задержка сроков исполнениябудут учтены в2
исполнение«Задержкаисполненияпрограммы.2020 году
2019контракта на 3обязательств подрядчиком»PR = 0,1, для оценки величины последствий
месяца.по проекту требуются дополнительные
расчеты. Для по остальным мероприятиям
максимальная величина риска равна
задержке на R = 0,07·7 = 0,49 кварталов.
Мероприятия,Не достигнутыУправленческое НС «О06» –«Риск_Ц_03»-Недостижение50 302 тыс. руб.1
предназначенныецелевые«Включениевцелевыепромежуточных целевых показателей(1,3%)
длядостижениязначенияпрограммынеэффективныхR = 0,098·7% = 0,69% ожидаемого вклада в
целевых значенийпоказателя ЦП1мероприятий»достижение целевых значений, PR = 0,98
ЦП1
РеконструкцияФинансированФинансовое НС «Ф18» –«Риск_Ф_03.Нехваткасредств,2 392,4 тыс.1
дорогиие не было«Неполное,несвоевременноепредназначенныхдляисполненияруб.
/ Этапподтвержденовыделениеассигнованийнапрограммы»(0,06%)
2020
«РеконструкциявовремядолевоефинансированиеВероятность: PR = 0,1, для оценки величины
участков дороги»мероприятий»последствий требуются дополнительные
расчеты
Источник: составлено автором по материалам исследования
Рисунок 3. Иллюстрация иерархии влияния неопределенного события на риски
реализации программы развития в фреймворке Protégé
Источник: составлено автором по материалам исследования

Эффективность предложенного подхода может достигаться за счет
сокращения времени подготовки, обоснования и коррекции планов реализации,
сокращения временных и финансовых затрат, возникающих в ходе реализации,
за счет оперативного выявления негативных факторов неопределенности, их
идентификации и установления характера влияния на цели, возможности
гибкого пересчета и изменения планов исходя из новых ограничений. В рамках
примера были идентифицированы и оценены риски, охарактеризованные в
таблице 2, их полученные оценки согласуются с реальностью. Использование
предложенной технологии управления рисками в ходе разработки и реализации
анализируемой программы развития позволило бы уменьшить ожидаемые
потери её исполнителей относительно их фактически наблюдаемого уровня на
336 229,8 тыс. руб. (4,1% от суммарного финансового обеспечения программы в
2019 и 2020 годах). Систематический подход к идентификации неопределенных
событий, постоянное обновление и развитие системы управления рисками,
анализ стратегий реагирования и рассмотрение различных сценариев могут
значительно снизить уровень возникающих проблем и их негативного
воздействия. Обновление может осуществляться за счет расширения и
актуализации онтологии факторов неопределенности структурированной
информацией о наступивших событиях, вызванных ими рисков, о последующих
мероприятиях по их обработке. При этом в условиях функционирования
цифровой среды взаимодействия, доступ к использованию онтологии получают
исполнители ГП на всех уровнях управления и с разным территориальным
положением, что, в целом, ведет к повышению результативности реагирования
на риски.
III. РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
К основным результатам диссертационного исследования можно отнести
следующие положения.
1.В рамках исследования были проанализированы методологические
и нормативно-правовые основы разработки и мониторинга государственных
программ развития, а также практика их исполнения в части: методического
сопровождения оценки рисков в ДСП; оценки возможностей комплексов
информационно-технологической и аналитической поддержки органов
государственной исполнительной власти; эффективности реализации программ
развития РФ.
2.В результате анализа был сделан вывод о наличии первостепенных
проблем с внедрением и использованием доступной методологической и
информационно-аналитической базы, технологий поддержки принятия решений
в практике реализации государственных программ развития в условиях
неопределенности.
3.Сцельюсовершенствованиясистемысопровождения
государственныхпрограммбылопредложеноиспользование
стандартизированного инструментария оценки рисков ГП и управления
знаниями о влиянии неопределенности, доступного на всех уровнях управления,
имеющего возможность наращивания потенциала и тиражирования решений,
представлена схема организации его элементов в рамках цифровой среды
управления. Среди его основных задач были названы: хранение и актуализация
базы знаний, развитие математического и модельного инструментария
идентификации и оценки влияния неопределенности для сопровождения
полного жизненного цикла ДСП, формирование и адаптация планов реализации
программ развития.
4.В исследовании обосновывается использование онтологического
моделирования в качестве одного из основных инструментов описания
неопределенности развития. Автором была разработана модель онтологии
факторов неопределенности ГП на основе возможностей фреймворка Protégé,
для наполнения которой были выделены набор неопределенных событий и
перечень основных рисков реализации ГП, а также были зафиксированы
взаимосвязи между их явлениями и параметрами плановых решений. Предложен
методический подход оценки рисков, связанных с изменением параметров плана
реализации программы, на основе методов анализа чувствительности.
5.Предложена технология управления рисками программ развития,
которая включает в себя формирование альтернативных вариантов плановых
решений, оценку интервалов устойчивости параметров планов реализации
программы; идентификацию рисков на основе онтологии факторов
неопределенности; уточнение оценок с помощью сценарных и имитационных
расчетов. Преимущества этого подхода заключаются в возможности быстрой
адаптации плана при изменении условий его реализации, систематизации знаний
о деятельности в различных сферах и связанных с ними событиях, организации
непрерывного процесса управления рисками реализации программ в условиях
цифровой среды управления, повышения надежности решений вследствие
использования интервальных оценок и возможности дальнейшего наращивания
функционала.
6.Для верификации предложенной технологии управления рисками
были использованы данные государственной программы Архангельской области
«Экономическое развитие и инвестиционная деятельность», а также
разработанное автором программное обеспечение. В ходе расчетов были
получены адекватные варианты планов реализации программы и оценки
сопутствующихрисков;проиллюстрированарольонтологического
моделирования при описании факторов неопределенности в процессе
управления рисками; показано, что своевременное использование авторского
подхода позволило бы сократить потери в ходе реализации программы не менее
чем на 4,1% от общего объема ее финансирования.