Принятие решений в условиях риска: теоретические основы, методы оценки и психологические аспекты

В стремительно меняющемся мире, где динамика событий опережает возможности их прогнозирования, любая организация неизбежно сталкивается с ситуациями, когда управленческие решения разрабатываются, принимаются и реализуются в условиях неопределенности и риска. Это не просто академическая абстракция, а повседневная реальность, пронизывающая все уровни менеджмента — от стратегического планирования до операционного управления. Для студентов и аспирантов экономических, управленческих и смежных специальностей понимание этих механизмов является краеугольным камнем успешной профессиональной деятельности.

Центральным понятием в этом контексте является неопределенность, которая возникает, когда отчетливо, точно и ясно не установлены какие-либо ситуационные факторы, влияющие на процесс разработки, принятия и реализации управленческих решений, а также на результат их воплощения. Из этого состояния неопределенности логически вытекает риск. Риск — это, по сути, прямое следствие увеличивающихся масштабов неопределенности, проявляющееся уже на этапе реализации решения. Он представляет собой возможность возникновения события, которое может повлиять на достижение поставленных целей. В экономическом измерении риск часто ассоциируется с опасностью получения прибыли, менее запланированной, или, что еще критичнее, с угрозой прямых финансовых потерь, обусловленных объективной непредсказуемостью исхода. Таким образом, сущность риска заключается в том, что всегда существует вероятность того, что «что-то пойдет не так», и управленцам необходимо учитывать этот фактор как на этапе стратегического планирования, так и при повседневных операциях.

Управленческое решение в свою очередь — это выбор, который делается руководителями и менеджерами компании, затрагивающий широкий спектр областей: стратегическое планирование, операционные процессы, распределение ресурсов, управление командой и многое другое. Принятие обоснованного решения невозможно без соблюдения ряда условий: четко сформулированной цели, наличия необходимой информации, глубокого анализа различных вариантов, адекватных ресурсов и возможности обсуждения с экспертами. Именно поэтому столь важен системный подход к этому процессу.

Для систематического подхода к работе с рисками существует дисциплина риск-менеджмент. Согласно ГОСТ Р ИСО 31000-2010, риск-менеджмент — это скоординированные действия по управлению организацией с учетом риска, представляющие собой процесс разработки, принятия и реализации управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятного результата деятельности организации и ее подразделений и минимизацию возможных потерь. Следовательно, это не просто реакция на проблемы, а активное предвосхищение и формирование будущего компании.

В данном реферате мы погрузимся в теоретические основы принятия решений в условиях риска, рассмотрим различные классификации рисков и факторы их восприятия, изучим количественные и качественные методы их оценки, а также проанализируем психологические аспекты, влияющие на этот сложный процесс, подкрепляя изложенное практическими примерами и современными вызовами.

Теоретические подходы и модели принятия решений в условиях риска

Принятие решений в условиях риска — это не просто интуитивный процесс; оно опирается на глубокие теоретические концепции, формировавшиеся десятилетиями. Обоснование и выбор конкретных управленческих решений, особенно связанных с финансовыми рисками, базируется на концепции и методологии теории принятия решений. Эта теория исходит из того, что решения, сопряженные с риском, всегда содержат элементы неизвестности в поведении исходных параметров, что делает невозможным точное детерминирование конечных результатов, а значит, требует особых подходов. Для навигации в этой неопределенности были разработаны различные модели, две из которых — Теория ожидаемой полезности и Теория перспектив — стали краеугольными камнями в понимании человеческого выбора.

Теория ожидаемой полезности (ТОП)

Теория ожидаемой полезности (ТОП) — это классическая модель, которая долгое время доминировала в экономической науке и теории принятия решений, предлагая рациональный подход к выбору в условиях неопределенности. Разработанная Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргенштерном в 1944 году, она утверждает, что рациональный индивид при принятии решения, сталкиваясь с конкурирующими вариантами с различными вероятностями исходов, стремится максимизировать ожидаемую полезность. Полезность здесь — это субъективная ценность, которую индивид приписывает каждому исходу.

Метод расчета ожидаемой полезности (Expected Utility, EU) предполагает умножение полезности каждого ожидаемого результата на его вероятность и последующее суммирование этих значений. Формула для расчета ожидаемой полезности выглядит следующим образом:

EU(x) = Σi Pi · U(xi)

Где:

• x представляет собой анализируемое решение.
• Pi — это вероятность наступления i-го результата xi.
• U(xi) — полезность (субъективная ценность) i-го результата.

В конечном итоге, рациональный агент выбирает то действие, которое обещает максимальную ожидаемую полезность, то есть поступает наиболее «выгодно» с точки зрения данной теории.

Теория ожидаемой полезности строится на нескольких фундаментальных аксиомах, которые определяют понятие рационального выбора:

1. Полнота (Completeness): Индивид способен всегда оценить, какая рисковая ситуация для него предпочтительнее, а какая нежелательнее, или же он равнодушен к выбору между ними. Это означает, что для любых двух альтернатив A и B индивид может сказать, что A > B, B > A, или A ~ B, обеспечивая тем самым возможность сравнения любых вариантов.
2. Транзитивность (Transitivity): Если альтернатива A предпочтительнее B, а B предпочтительнее C, то A должна быть предпочтительнее C. Это обеспечивает логическую последовательность предпочтений, предотвращая циклические выборы.
3. Независимость (Independence) или Аксиома замещения: Если лотерея p предпочтительнее лотереи q, то для любой лотереи r и любого α ∈ (0, 1) составная лотерея αp + (1 − α)r предпочтительнее αq + (1 − α)r. Это означает, что предпочтение между двумя альтернативами не должно меняться при добавлении к ним одинакового «общего элемента» или «третьей лотереи» с одинаковой вероятностью, что логично для рационального выбора.

Несмотря на свою логическую стройность, ТОП часто сталкивалась с критикой за свою идеализированную модель «рационального человека», который не всегда соответствует реальному поведению людей, особенно когда речь заходит о психологических факторах.

Теория перспектив (Prospect Theory)

В ответ на эмпирические наблюдения, противоречащие аксиомам ТОП, Даниэль Канеман и Амос Тверски в 1979 году сформулировали Теорию перспектив. Эта модель стала прорывом, поскольку она описывает, как люди на самом деле выбирают между альтернативами, вероятности различных исходов в которых известны, и при этом учитывает психологические факторы и когнитивные предвзятости, что значительно приближает её к реальной жизни.

В отличие от ТОП, Теория перспектив не стремится предписать, как люди должны принимать решения, а описывает, как они действительно это делают. Она признает влияние когнитивных предвзятостей, таких как неприятие потерь и эффекты фрейминга, предоставляя более реалистичное и описательное представление человеческого поведения.

Одним из ключевых принципов Теории перспектив является понятие функции ценности, которая иллюстрирует, как люди по-разному воспринимают выигрыши и потери. Эта функция имеет характерную S-образную форму:

• Она вогнута для выигрышей, что означает уменьшающуюся предельную полезность: каждый дополнительный выигрыш приносит все меньше удовольствия.
• Она выпукла для потерь, что означает уменьшающуюся предельную чувствительность: каждый дополнительный убыток причиняет все меньше боли.
• Её наклон в области потерь значительно круче, чем в области выигрышей, что отражает явление неприятия потерь (Loss Aversion). Психологический эффект неприятия потерь означает, что боль от потери воспринимается как значительно более сильная, чем удовольствие от эквивалентного по величине приобретения. Например, потеря 100 долларов воспринимается как более негативное событие, чем получение 100 долларов как позитивное.

Функция ценности в Теории перспектив определяется не абсолютными значениями богатства, а отклонениями от точки отсчета. Эта точка отсчета может быть текущим состоянием, ожидаемым результатом или любым другим психологически значимым уровнем. Например, человек, у которого есть 1000 долларов и который теряет 100, воспринимает это как потерю, в то время как человек, у которого есть 900 долларов и который получает 100, воспринимает это как выигрыш, хотя их конечное состояние одинаково.

Эффекты фрейминга также играют критическую роль: способ, которым информация представлена (например, как выигрыш или как потеря), может существенно влиять на выбор, даже если объективные вероятности и исходы остаются неизменными, что подчеркивает важность формулировок в коммуникации.

Совокупная теория перспектив

Совокупная теория перспектив (Cumulative Prospect Theory, CPT), разработанная Амосом Тверски и Даниэлем Канеманом в 1992 году, является дальнейшим развитием Теории перспектив. Она расширяет предыдущую модель, вводя функцию взвешивания вероятностей, которая учитывает, что люди не воспринимают вероятности линейно. В частности, малые вероятности часто переоцениваются, а большие — недооцениваются. Это позволяет модели более точно описывать поведение людей в условиях как риска (где вероятности известны), так и неопределенности (где вероятности субъективны). CPT предлагает еще более точное и всеобъемлющее описание человеческого выбора, особенно в сложных ситуациях, приближая теоретические построения к наблюдаемому в реальности поведению.

Классификация рисков и факторы их возникновения и восприятия

Понимание рисков и их природы критически важно для принятия обоснованных управленческих решений. Однако прежде чем погружаться в методы анализа, необходимо четко разграничить ключевые понятия и систематизировать виды рисков, а также осознать, как формируется их восприятие, поскольку субъективный фактор играет огромную роль.

Разграничение риска и неопределенности

Ключевая разница между риском и неопределенностью кроется в доступности информации. Она относится к способу задания информации и определяется наличием (в случае риска) или отсутствием (при неопределенности) вероятностных характеристик неконтролируемых переменных.

Классическое разграничение было предложено экономистом Фрэнком Найтом:

• Риск — это ситуация, когда мы можем измерить вероятность наступления того или иного события. Хотя исход неизвестен, мы можем присвоить каждому возможному исходу определенную объективную или субъективную вероятность, что делает его поддающимся анализу.
• Неопределенность — это ситуация, когда мы не можем измерить или даже выявить вероятности наступления различных исходов. Такие риски, которые невозможно измерить, являются неопределенностью, и работать с ними значительно сложнее.

Неопределенность, в свою очередь, может быть классифицирована по типу:

• Ретроспективная неопределенность: связана с нехваткой информации на основе уже проведенных сделок в прошлом. Это когда мы имеем дело с неполными или недостаточными данными о прошлых событиях, что затрудняет извлечение уроков.
• Перспективная неопределенность: возникает при отсутствии базы, усложняющей планирование, когда каждый риск прогнозируется впервые. Здесь речь идет о ситуациях, которые не имеют аналогов в прошлом опыте и требуют разработки принципиально новых подходов к оценке, например, при выходе на совершенно новый рынок.

Основные виды рисков в менеджменте

Классификация рисков позволяет систематизировать их и разрабатывать адекватные стратегии управления. Риски можно разделить по различным критериям:

1. По категории угрозы:

• Форс-мажорный риск: Возникает вследствие непреодолимых обстоятельств, таких как стихийные бедствия (землетрясения, наводнения, пожары), эпидемии, войны. Эти события обычно не поддаются контролю и прогнозированию.
• Техногенный риск: Связан с человеческим фактором и технологическими процессами, например, аварии на производстве, поломки оборудования, ошибки персонала.
• Смешанный риск: Комбинированный риск, включающий элементы форс-мажорного и техногенного характера, например, авария на АЭС, вызванная стихийным бедствием.

2. По сфере коммерческих отношений:

• Непосредственный материальный ущерб: Прямые финансовые потери или ущерб имуществу (например, порча товара, потеря инвестиций).
• Потенциально упущенная выгода: Неполучение ожидаемой прибыли или дохода из-за наступления неблагоприятного события (например, срыв контракта, потеря доли рынка).

3. По экономическим факторам:

• Макроэкономические риски: Связаны с общими экономическими и политическими условиями страны или региона (инфляция, изменение процентных ставок, политическая нестабильность, кризисы).
• Микроэкономические риски: Возникают на уровне отдельной компании или проекта (производственные риски, связанные с эффективностью производства; финансовые риски, связанные с ликвидностью, платежеспособностью, структурой капитала).
• Маркетинговые/рыночные риски: Обусловлены изменениями на рынке (усиление конкуренции, изменение потребительских настроений, падение спроса, технологические сдвиги).
• Правовые риски: Возникают из-за несоблюдения контрагентами условий договоров, изменений в законодательстве, судебных разбирательств.
• Дефолтные риски: Риски банкротства контрагентов или самой компании.

4. По характеру возможных результатов:

• Чистый риск (Static Risk): Характеризуется возможностью получения отрицательного или нулевого результата. Здесь нет шанса на выигрыш, только на проигрыш или отсутствие изменений (например, риск пожара, кражи).
• Спекулятивный риск (Dynamic Risk): Предоставляет возможность получения как отрицательного, так и положительного результата. Он связан с предпринимательской деятельностью и инновациями (например, инвестиции в новый проект, выход на новый рынок).

Факторы восприятия риска

Восприятие риска — это суждение людей о серьезности и характеристиках риска, которое не всегда совпадает с его объективной оценкой. Это субъективное восприятие формируется под влиянием множества факторов, которые могут существенно влиять на принятие решений как отдельными индивидами, так и целыми организациями:

• Происхождение опасности: Антропогенные опасности (созданные человеком, например, ядерные отходы) обычно воспринимаются как более серьезные, чем неантропогенные (природные катаклизмы), даже если их объективная вероятность ниже.
• Время проявления эффектов: Риски с немедленными последствиями воспринимаются острее, чем те, чьи эффекты проявляются в долгосрочной перспективе (например, изменение климата), что объясняет сложности с принятием решений по долгосрочным проблемам.
• Идентифицируемость жертв: Если потенциальные жертвы риска конкретны и известны, риск воспринимается как более высокий, чем когда речь идет об абстрактной статистике.
• Доверие к институтам: Уровень доверия к органам власти, экспертам и организациям, ответственным за управление риском, играет ключевую роль. Низкое доверие усиливает негативное восприятие, что особенно актуально в кризисные периоды.
• Контролируемость: Риски, которые человек считает контролируемыми (например, вождение автомобиля), воспринимаются как менее опасные, чем те, которые он не может контролировать (например, авиакатастрофа), даже если статистика говорит об обратном, демонстрируя иллюзию контроля.
• Политический, экономический, коммерческий, финансовый аспекты: Общий контекст, в котором существует риск, существенно влияет на его восприятие. Например, риск, который может привести к экономическому кризису, будет восприниматься гораздо острее, чем менее значимый финансовый риск.
• Безопасность и доставка: Восприятие риска также зависит от того, насколько он угрожает безопасности (физической, информационной) и стабильности процессов (например, поставок).

Понимание этих факторов помогает объяснить, почему некоторые объективно низкие риски вызывают сильный общественный резонанс, а другие, более значимые, остаются недооцененными. Это знание необходимо для разработки эффективных коммуникационных стратегий и принятия адекватных управленческих решений, которые будут приняты обществом.

Методы оценки и анализа рисков в управленческих решениях

Эффективн��е принятие решений в условиях риска невозможно без систематической оценки и анализа потенциальных угроз. Анализ риска традиционно подразделяют на качественный и количественный, каждый из которых имеет свои цели, методологии и инструментарий. При этом количественные методы, как правило, опираются на результаты, полученные от качественного анализа, обеспечивая более глубокое и точное понимание ситуации.

Качественные методы анализа рисков

Качественный анализ рисков — это структурированный процесс оценки влияния и вероятности потенциальных угроз без использования сложного математического аппарата. Его сущность заключается в выявлении, описании и ранжировании рисков на основе экспертных оценок, исторической информации и субъективного суждения специалистов. Он позволяет сформировать общее представление о рисках и определить их приоритетность для дальнейшего, возможно, количественного анализа, выступая как первый, но критически важный этап.

Ключевые принципы качественного анализа включают:

• Субъективная оценка вероятности и воздействия: Эксперты оценивают, насколько вероятно то или иное событие и каковы будут его последствия, используя шкалы (например, «низкая», «средняя», «высокая»).
• Приоритизация рисков: На основе оценок вероятности и воздействия риски ранжируются, что позволяет сосредоточиться на наиболее критичных.
• Определение ответственных: Назначаются лица, ответственные за мониторинг и управление конкретными рисками.
• Выявление рисков, требующих дополнительного анализа: Качественный анализ часто служит фильтром, выделяя риски, которые нуждаются в более глубоком количественном изучении.

Процесс качественного анализа рисков обычно включает следующие шаги:

1. Идентификация и описание потенциальных рисков: Создание реестра всех возможных угроз.
2. Определение критериев оценки вероятности и воздействия: Разработка стандартизированных шкал.
3. Оценка каждого риска: Присвоение каждому риску оценки по вероятности и воздействию.
4. Ранжирование по приоритетности: Составление матрицы рисков.
5. Разработка стратегий реагирования: Предварительное планирование действий.

Методы качественной оценки риска, согласно Положению Банка России № 716-П, включают:

• Самооценка: Команды или отдельные сотрудники самостоятельно оценивают риски, с которыми они сталкиваются в своей работе.
• Профессиональная оценка: Привлечение внешних или внутренних экспертов для оценки рисков.
• Сценарный анализ: Разработка гипотетических сценариев развития событий и оценка их последствий. На качественном уровне это может быть описание цепочки событий без точных расчетов.

Количественные методы анализа рисков

Количественный анализ — это процесс определения точного размера финансового ущерба каждого вида финансового риска и в их совокупности. Он использует математические и статистические инструменты для измерения вероятности и потенциального воздействия рисков, предоставляя более объективную и детализированную картину, что крайне важно для принятия решений, когда цена ошибки высока.

Основные группы математических методов для количественного анализа финансовых рисков включают:

1. Статистические модели:

• Вероятностные методы: Основаны на статистических данных о прошлых событиях. Например, анализ частоты наступления определенных рисковых событий.
• Вероятностно-матричные методы: Используют матрицы для оценки вероятности и воздействия риска, часто в комбинации с качественными оценками.
• Методы экспертных оценок вероятности: Применяются, когда статистических данных недостаточно. Эксперты присваивают вероятности событиям, которые затем агрегируются.
• Метод стоимости под риском (Value at Risk — VaR): Это стоимостная мера риска, определяющая максимальный потенциальный убыток инвестиционного портфеля или финансового учреждения в течение заданного временного периода с определенным уровнем доверия (вероятностью). VaR отвечает на вопрос: какой максимальный убыток инвестор рискует понести за определенный период времени с заданной вероятностью?
  • Формула VaR может быть представлена как: VaR = P · σ · z, где P — текущая стоимость портфеля, σ — стандартное отклонение доходности портфеля, z — квантиль нормального распределения, соответствующий выбранному уровню доверия.
  • Например, VaR_95% за 1 день = 10 000 долларов означает, что с вероятностью 95% убыток портфеля за один день не превысит 10 000 долларов. Или, иными словами, есть 5% вероятность того, что убыток будет больше 10 000 долларов, что является критически важной информацией для риск-менеджеров.

2. Интегральные (аналитические) модели:

• Метод сценарного анализа: Более глубокое развитие качественного сценарного анализа. Предполагает разработку нескольких четко определенных сценариев развития событий (например, оптимистичного, пессимистичного, наиболее вероятного) с присвоением каждому сценарию вероятности и расчетом финансовых результатов для каждого из них. Это позволяет оценить диапазон возможных исходов и их финансовые последствия.
• Дерево решений: Является логическим развитием сценарного анализа и применяется, когда на экономическую эффективность реализации проекта влияет большое количество слабо связанных между собой факторов. Это графическая модель, которая позволяет визуализировать последовательность решений и возможных исходов, их вероятности и ожидаемую стоимость. Позволяет выбрать оптимальный путь, учитывая все ветви возможных событий и решений, что особенно полезно в многоступенчатых проектах.
• Имитационное моделирование (метод Монте-Карло): Используется для оценки влияния неопределенности и рисков, особенно когда аналитическая модель слишком сложна или невозможна. Метод Монте-Карло многократно имитирует процесс, случайным образом выбирая значения для неопределенных переменных из их вероятностных распределений. Тысячи таких симуляций позволяют построить распределение возможных результатов и оценить вероятность наступления различных исходов, предоставляя мощный инструмент для анализа сложных систем.
• Экспертный метод: На количественном уровне экспертный метод основан на оценках, мнениях и рекомендациях эксперта или группы специалистов. Его сущность заключается в проведении интуитивно-логического анализа проблемы с последующей количественной оценкой суждений (например, в баллах или коэффициентах) и формальной обработкой результатов. Обобщение мнений группы экспертов (например, с использованием метода Дельфи или метода ранжирования) позволяет минимизировать влияние индивидуального субъективного фактора и получить более объективное коллективное суждение.
• Статистический анализ: Предполагает сбор и обработку большого объема информации о похожих ситуациях в других компаниях или отраслях. Этот метод позволяет выявить закономерности, рассчитать дисперсию, стандартное отклонение и другие статистические показатели, чтобы выбрать оптимальное решение на основе эмпирических данных, что требует наличия обширной и достоверной истории данных.

Таблица 1: Сравнение качественных и количественных методов анализа рисков

Критерий	Качественные методы	Количественные методы
Цель	Идентификация, описание, приоритизация рисков	Измерение финансового ущерба, вероятности, создание моделей
Инструментарий	Экспертные оценки, мозговой штурм, SWOT-анализ	Статистика, математическое моделирование, симуляции
Исходные данные	Исторические данные, мнения экспертов, интуиция	Числовые данные, вероятностные распределения
Результат	Ранжированный список рисков, карта рисков, сценарии	VaR, распределения результатов, ожидаемые значения
Сложность	Относительно низкая	Высокая, требует специализированных знаний и ПО
Субъективность	Высокая	Низкая (при наличии достоверных данных)
Применение	На начальных этапах, для нефинансовых рисков	Для финансовых рисков, проектов с высокой стоимостью

Выбор конкретного метода или их комбинации зависит от характера риска, доступности данных, требуемой точности и ресурсов, которыми располагает организация. Однако важно понимать, что наиболее эффективным является комплексный подход, сочетающий сильные стороны обоих типов анализа.

Стратегии и методы управления и минимизации рисков

Управление рисками — это не просто реагирование на уже произошедшие события, а непрерывный, проактивный процесс, направленный на определение, оценку и минимизацию потенциальных угроз, которые могут возникнуть в ходе выполнения бизнес-процессов или реализации проектов. Основная цель управления рисками — снижение потенциальных убытков, а также оптимизация возможностей для достижения стратегических и операционных целей организации, что позволяет не только выживать, но и процветать в условиях неопределенности.

Процесс риск-менеджмента

Эффективный риск-менеджмент представляет собой системный подход, состоящий из нескольких взаимосвязанных этапов:

1. Идентификация рисков: Первый и фундаментальный шаг. На этом этапе проводится всесторонний анализ деятельности организации для выявления всех потенциальных источников риска. Это могут быть внутренние (операционные сбои, нехватка персонала) и внешние (рыночные колебания, изменения в законодательстве) факторы, и чем полнее этот анализ, тем меньше неожиданностей ждет компанию в будущем.
2. Оценка рисков: Выявленные риски подвергаются качественному и/или количественному анализу (как было описано в предыдущем разделе) для определения их вероятности и потенциального воздействия, что позволяет приоритизировать их.
3. Разработка стратегии управления рисками: На основе оценки формируется план реагирования на каждый значимый риск. Это включает выбор одной или нескольких стратегий, о которых будет сказано ниже.
4. Принятие мер по снижению рисков: Реализация выбранных стратегий и конкретных действий.
5. Контроль и мониторинг рисков: Непрерывное отслеживание изменений в рисковой среде, эффективности принятых мер и своевременная корректировка стратегий. Это динамичный процесс, требующий постоянного внимания, поскольку риски постоянно эволюционируют.

Основные стратегии реагирования на риски

Классический подход к обращению с рисками был сформулирован Фрэнком Найтом, который выделил несколько основных способов:

• Консолидация (Diversification): Распределение рисков между различными активами, проектами или видами деятельности. Например, инвестирование в диверсифицированный портфель, чтобы минимизировать влияние падения стоимости одного актива, что является основой многих инвестиционных стратегий.
• Разделение (Segregation): Разделение больших рисков на меньшие, более управляемые части. Например, деление крупного проекта на несколько этапов или создание нескольких поставщиков вместо одного, что снижает зависимость от одного источника.
• Принятие (Acceptance): Осознанное решение не предпринимать никаких действий по снижению риска, если его потенциальное воздействие незначительно, или затраты на mitigation (смягчение) превышают ожидаемую выгоду. Часто применяется к низковероятным рискам с низким воздействием.
• Передача (Transfer): Передача части или всего риска третьей стороне. Наиболее распространенный способ — страхование. Другие примеры включают аутсорсинг или использование хеджирования на финансовых рынках, что позволяет сместить финансовую ответственность.
• Уклонение (Avoidance): Избегание деятельности, которая может привести к возникновению риска. Например, отказ от выхода на высокорисковый рынок или отказа от проекта, если риски перевешивают потенциальную прибыль.
• Снижение за счет дополнительной информации (Mitigation through Information): Инвестирование в сбор данных и аналитику для уменьшения неопределенности и лучшего понимания рисков. Чем больше информации, тем точнее можно оценить риск и разработать эффективные меры, что подчеркивает ценность аналитических служб.

Помимо этих классических подходов, современные стратегии включают более проактивные меры:

• Проактивные меры по снижению рисков: Это конкретные шаги, предпринимаемые до того, как риск реализуется. Примеры включают:
  • Улучшение безопасности: Внедрение систем безопасности, протоколов киберзащиты, обучение персонала.
  • Пересмотр процессов для устранения узких мест: Оптимизация производственных или операционных процессов для снижения вероятности сбоев.
  • Обновление программного обеспечения и оборудования: Своевременное обновление для предотвращения отказов и уязвимостей.
• Разработка плана действий на случай возникновения риска: Создание четких инструкций и процедур для оперативного реагирования, если рисковое событие все же произойдет. Это часть снижения уровней рисков.
• Принципы минимизации рисков: Включают постоянный анализ и оценку угроз, разработку гибких стратегий управления и установление контрольных точек для мониторинга.
• Мониторинг и предупреждение рисков: Важным элементом является непрерывный мониторинг внешних и внутренних факторов, который позволяет своевременно обнаруживать угрозы и принимать соответствующие меры для их устранения или смягчения до того, как они нанесут значительный ущерб.

Грамотное управление рисками позволяет предприятию не только противостоять флуктуациям внешней среды и сохранять свою внутреннюю стабильность, но и использовать риски как возможности для роста и развития, превращая потенциальные угрозы в конкурентные преимущества.

Психологические аспекты и когнитивные искажения в принятии решений: влияние на рациональность

Принятие решений, особенно в условиях риска, редко бывает исключительно рациональным актом. Человеческий мозг, стремясь к эффективности и выживанию, часто использует «ментальные ярлыки» или эвристики, которые, хотя и помогают быстро принимать решения, могут приводить к систематическим ошибкам — когнитивным искажениям. Эти искажения оказывают глубокое влияние на то, как мы воспринимаем информацию, оцениваем вероятности и в конечном итоге делаем выбор, существенно отклоняя нас от идеальной рациональности.

Сущность и причины когнитивных искажений

Когнитивные искажения — это систематические ошибки в восприятии, памяти или принятии решений, которые могут существенно влиять на повседневную жизнь, включая работу, бизнес и межличностные отношения. Они представляют собой автоматические паттерны мышления, которые формируют наше восприятие информации и влияют на принимаемые решения, зачастую без нашего осознанного контроля.

Причины появления когнитивных искажений многообразны:

• Эволюционная функция: В доисторические времена быстрое принятие решений, даже если оно было не всегда точным, часто имело преимущество перед тщательным, но медленным анализом для выживания. Многие искажения — это «остатки» этих адаптивных механизмов, которые порой мешают в современном мире.
• Стремление мозга к упрощению информации и экономии ресурсов: Мозг — очень энергозатратный орган. Чтобы справиться с огромным потоком информации, он использует упрощенные модели, что может приводить к ошибкам.
• Следствие личного опыта: Наши убеждения и предрассудки формируются на основе прошлого опыта и могут искажать восприятие новой информации, делая нас менее открытыми к новому.
• Эмоциональные факторы: Страх, стресс, чрезмерная уверенность или другие эмоции могут значительно искажать объективную оценку ситуации.
• Избыточная информация (информационная перегрузка): Когда информации слишком много, мозг может избирательно фильтровать ее, уделяя внимание только той, что подтверждает существующие убеждения, что приводит к предвзятости подтверждения.

Важно вовремя замечать и анализировать когнитивные искажения, чтобы стать более объективным и рациональным в своих суждениях и действиях, особенно при принятии управленческих решений, где цена ошибки может быть высока.

Основные когнитивные искажения и их проявление

Рассмотрим некоторые из наиболее распространенных когнитивных искажений и их влияние:

1. Предвзятость подтверждения (Confirmation Bias): Это склонность искать, интерпретировать, отдавать предпочтение и вспоминать информацию таким образом, чтобы она подтверждала уже существующие убеждения или гипотезы, игнорируя при этом противоречащие данные. В менеджменте это может проявляться в том, что руководитель будет искать только те отчеты и мнения, которые подтверждают его первоначальную идею о проекте, даже если есть серьезные аргументы против, что ведет к принятию решений на основе неполной картины.
2. Неприятие потерь (Loss Aversion): Психологический эффект, при котором боль от потери воспринимается как значительно более сильная, чем удовольствие от эквивалентного по величине приобретения. Люди готовы идти на больший риск, чтобы избежать потери, чем ради получения равнозначного выигрыша. Это объясня��т, почему инвесторы часто держат убыточные акции дольше, чем следовало бы, в надежде на их восстановление, вместо того чтобы зафиксировать убыток и инвестировать в более перспективные активы, что является прямой причиной многих финансовых ошибок.
3. Иллюзия контроля (Illusion of Control): Тенденция людей переоценивать свою способность влиять на события, которые по большей части являются случайными или неконтролируемыми. Например, трейдер может верить, что его «удачная» стратегия влияет на движение рынка, хотя на самом деле это может быть результатом случайности, приводя к необоснованной самоуверенности.
4. Ошибка игрока (Gambler’s Fallacy): Убеждение, что случайные события имеют тенденцию к «выравниванию» в краткосрочной перспективе. Например, если монета несколько раз подряд выпала орлом, человек может ошибочно полагать, что следующим будет решка, хотя вероятность остается 50/50. В бизнесе это может проявляться в ожидании «коррекции» после ряда неудач, без учета реальных причин, что приводит к ошибочным стратегическим решениям.
5. Переоценка собственного опыта: Склонность придавать чрезмерное значение собственному прошлому опыту и интуиции, игнорируя объективные данные или экспертные мнения. Руководители могут быть уверены в своей правоте из-за прошлых успехов, даже если новая ситуация требует иного подхода, что блокирует инновации и адаптацию.

Влияние когнитивных искажений на управленческие решения

Когнитивные искажения не просто забавные психологические феномены; они имеют реальные и часто дорогостоящие последствия для управленческих решений. Они могут приводить к иррациональным выборам и искажать применение даже самых совершенных теоретических моделей. Например, как мы уже видели, неприятие потерь напрямую влияет на функцию ценности в Теории перспектив, делая ее асимметричной относительно точки отсчета и более крутой в области потерь. Это объясняет, почему менеджеры могут принимать более рискованные решения, когда находятся в ситуации «проигрыша» (пытаясь избежать дальнейших потерь), и более консервативные, когда находятся в ситуации «выигрыша» (пытаясь сохранить достигнутое), что не всегда соответствует объективной выгоде.

Исследования показывают, что до 60% бизнес-решений принимаются на основе эмоциональных реакций, что является прямым следствием когнитивных искажений. Такие решения могут быть неоптимальными, приводить к потере ресурсов, упущенной выгоде и даже краху проектов. Неужели мы можем позволить себе игнорировать этот аспект, когда речь идёт о будущем компании?

Таким образом, для принятия действительно качественных управленческих решений в условиях риска критически важно не только владеть экономическими и математическими методами, но и осознавать собственные психологические предубеждения, активно работать над их минимизацией и формированием культуры принятия решений, основанной на фактах и объективном анализе.

Практические примеры и кейс-стади обоснования управленческих решений в условиях риска: современные вызовы

Теоретические модели и классификации рисков приобретают наибольшую ценность, когда они применяются к реальным управленческим задачам. Практические примеры демонстрируют, как методы риск-менеджмента помогают организациям справляться с вызовами, а также подчеркивают современные препятствия на пути к эффективному управлению рисками.

Применение риск-менеджмента в различных отраслях

1. Строительная отрасль: Проекты в строительстве inherently рискованны из-за их сложности, длительности и зависимости от множества внешних факторов. Применение методов качественного анализа рисков позволяет выявлять потенциальные угрозы на ранних этапах:

• Недостатки проектирования: Ошибки в расчетах или планировании могут привести к задержкам и дополнительным расходам.
• Наличие ресурсов: Риски, связанные с доступностью материалов, рабочей силы и оборудования.
• Факторы окружающей среды: Погодные условия, геологические особенности.
• Регуляторные риски: Изменения в законодательстве, задержки в получении разрешений.

На основе такого анализа разрабатываются планы действий в чрезвычайных ситуациях, эффективно распределяются ресурсы и создаются резервы. Например, сценарный анализ может быть использован для оценки стоимости и сроков проекта при различных сценариях (например, «идеальные условия», «задержки поставок», «неожиданные погодные катаклизмы»), что позволяет заранее заложить необходимые буферы и подготовиться к различным вариантам развития событий.

2. Инвестиционная деятельность: Грамотное инвестирование финансов, с определенной долей риска, является двигателем развития предприятия. Использование количественных методов, таких как Value at Risk (VaR), позволяет инвесторам и финансовым менеджерам оценивать потенциальные убытки от инвестиционного портфеля с заданной вероятностью. Например, если инвестиционный фонд рассчитывает VaR_99% за 1 месяц и получает значение в 1 миллион долларов, это означает, что с вероятностью 99% потери фонда в течение следующего месяца не превысят эту сумму. Это позволяет более осознанно подходить к формированию портфеля, диверсификации и хеджированию. Моделирование методом Монте-Карло может быть использовано для симуляции тысяч возможных сценариев доходности портфеля, что дает представление о диапазоне возможных исходов и их вероятностях, помогая принимать решения о допустимом уровне риска и потенциальной доходности.

В целом, использование инструментов риск-менеджмента позволяет предприятию противостоять флуктуациям внешней среды и сохранять свою внутреннюю стабильность. Управленческие решения, принимаемые с учетом риска, становятся по-настоящему качественными, поскольку они базируются на глубоком понимании потенциальных угроз и возможностей, а не на интуиции или случайности.

Современные вызовы и статистика

Несмотря на развитость теорий и методов, современный бизнес сталкивается с новыми, все более сложными вызовами в управлении рисками:

1. Киберриски и утечки данных: В эпоху цифровизации киберугрозы стали одной из самых серьезных проблем. Согласно исследованию PwC 2025 Global Digital Trust Insights,

средний размер ущерба от утечки данных превышает 3 млн долларов США.

Это подчеркивает критическую значимость применения продвинутых методик анализа рисков, таких как вероятностное моделирование и дерево решений, для предотвращения критических инцидентов и минимизации финансовых потерь. Организации инвестируют в новые технологии защиты, проводят регулярные аудиты безопасности и разрабатывают комплексные планы реагирования на инциденты, понимая, что последствия могут быть разрушительными.

2. Факторы, препятствующие эффективному управлению рисками: Многие организации сталкиваются с системными проблемами, которые снижают эффективность риск-менеджмента:

• Неполнота данных: Отсутствие полной и достоверной информации о внутренних и внешних процессах затрудняет точную идентификацию и оценку рисков.
• Разрозненные ИТ-системы: Фрагментированная ИТ-инфраструктура мешает агрегировать данные о рисках, создает «слепые зоны» и усложняет комплексный анализ.
• Низкий уровень культуры управления рисками: Если риск-менеджмент не интегрирован в повседневную деятельность и мышление сотрудников и руководства, он остается формальным процессом, не приносящим реальной пользы. Отсутствие понимания важности каждого сотрудника в цепочке риск-менеджмента приводит к ошибкам и упущениям, что часто является следствием недостаточной осведомленности.
• «Системный» риск: Количественная оценка рисков проекта должна учитывать не только отдельные риски, но и «системный» риск, то есть качество всей системы капитальных проектов. Например, если в организации несколько проектов, каждый из которых имеет приемлемый риск, но общая сумма рисков или их взаимосвязи не учитываются, это может привести к коллапсу всей системы при одновременном наступлении нескольких, казалось бы, независимых событий, что является серьёзной угрозой.

Обоснование качественных решений в условиях современных вызовов требует не только применения математических моделей, но и глубокого понимания человеческого фактора, а также постоянного совершенствования организационных процессов и культуры управления. Только такой комплексный подход позволяет трансформировать риски из потенциальных угроз в управляемые элементы стратегического планирования, обеспечивая устойчивое развитие.

Заключение

Принятие решений в условиях риска является одной из центральных и наиболее сложных задач в современном менеджменте. Как показало данное исследование, этот процесс далек от простой линейной логики, представляя собой сложную ткань, сотканную из экономических теорий, математических моделей и глубоких психологических факторов.

Мы выяснили, что риск — это неотъемлемый спутник любой управленческой деятельности, прямое следствие неопределенности, под которой подразумевается нехватка или полное отсутствие точной информации о ситуационных факторах. От понимания этой фундаментальной разницы, впервые четко артикулированной Фрэнком Найтом, зависят дальнейшие шаги по управлению рисками, определяющие эффективность всего процесса.

Теоретические основы предлагают нам мощные инструменты для анализа. Теория ожидаемой полезности закладывает фундамент рационального выбора, предлагая максимизацию математически рассчитанной полезности. Однако она была существенно дополнена и скорректирована Теорией перспектив и ее развитием — Совокупной теорией перспектив, которые ввели в научный оборот понятия неприятия потерь, S-образной функции ценности и эффектов фрейминга, признав иррациональные, но систематические особенности человеческого поведения при принятии решений, тем самым приблизив теорию к реальности.

Комплексная классификация рисков — от форс-мажорных до дефолтных, от чистых до спекулятивных — позволяет систематизировать угрозы и адаптировать подходы к ним. При этом на восприятие риска влияет множество факторов, выходящих за рамки объективных вероятностей, включая происхождение угрозы, время проявления эффектов и уровень доверия к институтам, что необходимо учитывать в коммуникационных стратегиях.

Для практического управления рисками используются как качественные методы (экспертные оценки, сценарный анализ для приоритизации), так и количественные методы (статистические модели, VaR, деревья решений, имитационное моделирование методом Монте-Карло) для точного измерения и прогнозирования потенциальных потерь. Эти методы являются основой процесса риск-менеджмента, который охватывает идентификацию, оценку, разработку стратегий реагирования (принятие, передача, уклонение, снижение) и постоянный мониторинг, представляя собой целостную систему управления.

Однако даже самые совершенные методы могут быть подорваны психологическими аспектами и когнитивными искажениями. Предвзятость подтверждения, неприятие потерь, иллюзия контроля и другие ментальные ловушки систематически влияют на рациональность управленческих решений, приводя к неоптимальным выборам. До 60% бизнес-решений, принимаемых на основе эмоциональных реакций, ярко демонстрируют актуальность этой проблемы, подчеркивая необходимость осознанности.

Современные вызовы, такие как растущие киберриски (согласно PwC, средний ущерб от утечки данных превышает 3 млн долларов США) и системные препятствия (неполнота данных, разрозненные ИТ-системы, низкая культура риск-менеджмента), требуют от организаций постоянного совершенствования подходов. Только комплексное понимание, сочетающее в себе экономическую строгость, аналитическую глубину и психологическую проницательность, позволит студентам и аспирантам стать эффективными управленцами, способными принимать по-настоящему качественные решения в условиях постоянно меняющегося и полного рисков мира. Постоянное обучение, критическое мышление и готовность адаптироваться к новым вызовам — вот ключ к успеху в управлении будущим, а не просто к его предсказанию.

Список использованной литературы

1. Акофф, Р. Планирование будущего корпорации / Р. Акофф ; общ. ред. и авт. предисл. В. И. Данилова-Данильяна. – Москва : Прогресс, 1985. – 327 с.
2. Ансофф, И. Новая корпоративная стратегия / И. Ансофф. – Санкт-Петербург : Питер, 1999. – 416 с. – (Серия «Теория и практика менеджмента»).
3. Ансофф, И. Стратегическое управление / И. Ансофф ; науч. ред. и авт. предисл. Л. И. Евенко. – Москва : Экономика, 1989. – 519 с.
4. Ашихмин, А. А. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора / А. А. Ашихмин. – Москва : МГТУ, 1995. – 316 с.
5. Балдин, К. В. Управленческие решения: теория и технологии принятия : учебник / К. В. Балдин, С. Н. Воробьёв. – Москва : Проект, 2004. – 304 с.
6. Влияние когнитивных искажений на поведение индивида в процессе принятия решений в современном мире // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-kognitivnyh-iskazheniy-na-povedenie-indivda-v-protsesse-prinyatiya-resheniy-v-sovremennom-mire (дата обращения: 15.10.2025).
7. Восприятие риска // Denetim. – URL: https://denetim.com.tr/ru/risk-perception/ (дата обращения: 15.10.2025).
8. Герчикова, И. Н. Менеджмент : учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – Москва : Юнити, 2001. – 498 с.
9. Глущенко, В. В. Разработка управленческого решения / В. В. Глущенко, И. И. Глущенко. – Москва : Крылья, 2001. – 400 с.
10. Егорычев, Д. Н. Управленческие решения : учебник по специальности «Менеджмент организации» / Д. Н. Егорычев, Л. И. Лукичёва. – Москва : Омега-Л, 2006. – 383 с. – (Серия «Высшая школа менеджмента»).
11. Количественные методы в риск-менеджменте // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kolichestvennye-metody-v-risk-menedzhmente (дата обращения: 15.10.2025).
12. Когнитивные искажения: как ментальные ловушки влияют на решения // Skypro. – URL: https://sky.pro/media/kognitivnye-iskazheniya-kak-mentalnye-lovushki-vliyayut-na-resheniya/ (дата обращения: 15.10.2025).
13. Когнитивные искажения: как они влияют на принятие решений // Pro DGTL. – URL: https://prodgtl.ru/blog/kognitivnye-iskazheniya-kak-oni-vliyayut-na-prinyatie-reshenij (дата обращения: 15.10.2025).
14. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений : учебник для вузов / О. И. Ларичев. – Москва : Логос, 2000. – 296 с. – (Учебник для XXI века).
15. Левина, С. Ш. Управленческие решения : практикум / С. Ш. Левина, С. Ю. Турчаева. – Москва : Феникс, 2007. – 223 с. – (Серия «Высшее образование»).
16. Литвак, Б. Г. Разработка управленческого решения : учебник. – 5-е изд., испр. – Москва : Дело, 2004. – 392 с.
17. Международный менеджмент : учебник для вузов / под ред. С. Э. Пивоварова, Д. И. Баркана, Л. С. Тарасевича, А. И. Майзеля. – Санкт-Петербург : Питер, 2000. – 624 с.
18. Мескон, М. Основы менеджмента / М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури. – Москва : Дело, 2003. – 512 с.
19. Методы анализа рисков: обзор и примеры // Skypro. – URL: https://sky.pro/media/metody-analiza-riskov/ (дата обращения: 15.10.2025).
20. Методы снижения неопределенности и рисков управленческих решений // Studme.org. – URL: https://studme.org/168936/menedzhment/metody_snizheniya_neopredelennosti_riskov_upravlencheskih_resheniy (дата обращения: 15.10.2025).
21. Микена, С. В. Методы и алгоритмы принятия решений : учебное пособие. Ч. 2 / С. В. Микена, А. И. Баушев. – Санкт-Петербург : Питер, 1996. – 378 с.
22. Особенности качественных и количественных методов определения рисков // Elibrary.ru. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25760897 (дата обращения: 15.10.2025).
23. Планкетт, Л. Выработка и принятие управленческих решений: Опережающее управление / Л. Планкетт, Г. Хейл. – Москва : Экономика, 1984. – 167 с.
24. Поршнев, А. Г. Менеджмент: теория и практика в России : учебник для вузов / А. Г. Поршнев. – Москва : ИД ФБК-ПРЕСС, 2003. – 456 с.
25. Принятие решений в условиях риска и неопределенности // Элитариум. – URL: https://www.elitarium.ru/finansovyj_menedzhment_prinatie_reshenij_riski_neopredelennost/ (дата обращения: 15.10.2025).
26. Принятие решений в условиях риска и неопределённости: правила и методы для принятия управленческих решений // Яндекс Практикум. – URL: https://practicum.yandex.ru/blog/prinjatie-reshenij-v-uslovijah-riska-i-neopredelennosti/ (дата обращения: 15.10.2025).
27. Принятие решений в условиях риска и неопределённости — 6 основных методик // Статьи Moscow Business School | МБШ (Московская Бизнес Школа). – URL: https://mbschool.ru/articles/prinyatie-resheniy-v-usloviyah-riska-i-neopredelennosti-6-osnovnyh-metodik (дата обращения: 15.10.2025).
28. Принятие экономического риска // Elibrary.ru. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=3007629 (дата обращения: 15.10.2025).
29. Рейльян, Я. Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений / Я. Р. Рейльян. – Москва : Финансы и статистика, 1991. – 342 с.
30. Риск-менеджмент // Оренбургский государственный университет. – URL: https://edu.osu.ru/pluginfile.php/12716/mod_resource/content/1/%D0%A0%D0%B8%D1%81%D0%BA-%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D0%B6%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
31. Риск-менеджмент как инструмент для принятия правильных управленческих решений // Risk-Academy.ru. – URL: https://risk-academy.ru/risk-menedzhment-kak-instrument-dlya-prinyatiya-pravilnyh-upravlencheskih-reshenij/ (дата обращения: 15.10.2025).
32. Риски и неопределенность. Классификация рисков компании // Блог консультанта. – URL: https://blog.i-knyazev.ru/riski-i-neopredelennost-klassifikaciya-riskov-kompanii/ (дата обращения: 15.10.2025).
33. Смирнов, Э. А. Разработка управленческих решений : учебник для вузов / Э. А. Смирнов. – Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 407 с.
34. Сущность рисков и неопределенности в менеджменте // Вестник Алтайской академии экономики и права (научный журнал). – URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=125 (дата обращения: 15.10.2025).
35. Теоретические аспекты принятия решений в условиях риска и неопределенности // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-aspekty-prinyatiya-resheniy-v-usloviyah-riska-i-neopredelennosti (дата обращения: 15.10.2025).
36. Теория ожидаемой полезности по Джону фон Нейману // VIKENT.RU. – URL: https://vikent.ru/enc/3990/ (дата обращения: 15.10.2025).
37. Теория Перспектив: Анализ Принятия Решений В Условиях Риска // IDEAS/RePEc. – URL: https://ideas.repec.org/a/cmi/jrnemm/y2012i3p157-175.html (дата обращения: 15.10.2025).
38. Учитель, Ю. Г. Разработка управленческих решений / Ю. Г. Учитель, А. И. Тереновой, А. И. Тереновой ; под ред. Ю. Г. Учителя. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва : Юнити, 2007. – 383 с.
39. Учёт риска при принятии управленческих решений // Мое дело. – URL: https://www.moedelo.org/club/uchet-riska-pri-prinyatii-upravlencheskih-reshenii (дата обращения: 15.10.2025).
40. Фатхутдинов, Р. А. Разработка управленческого решения : учебное пособие / Р. А. Фатхутдинов. – Москва : ЗАО «Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1997. – 416 с.
41. Чавкин, А. М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике: разработка управленческих решений / А. М. Чавкин. – Москва : Финстат, 2001. – 320 с.
42. Чудновская, С. Н. Управленческие решения : учебник для вузов / С. Н. Чудновская. – Москва : Эксмо, 2007. – 368 с. – (Серия «Высшее экономическое образование»).
43. Чуйкин, А. М. Разработка управленческих решений : учебное пособие для студентов экономических специальностей вузов / А. М. Чуйкин. – Калининград : Издательство Калиниградского университета, 2000. – 150 с.
44. Что такое риск — оценка и факторы, методы и виды рисков, управление рисками // Банки.ру. – URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10986756 (дата обращения: 15.10.2025).
45. Эддоус, М. Методы принятия решений / М. Эддоус, Р. Стенсфилд ; пер. с англ., под ред. И.И.Елисеевой. – Москва : Банки и биржи, 1994. – 281 с.
46. Эффект когнитивного искажения: понятие, влияние, методы преодоления // Skillbox. – URL: https://skillbox.ru/media/marketing/effekt-kognitivnogo-iskazheniya/ (дата обращения: 15.10.2025).