Karar Verme Ve Risk Değerlendirme Yöntemleri

Karar Verme ve Risk Değerlendirme Yöntemleri
Risk ve belirsizlik kavramları birbirleriyle yakından ilgili kavramlardır. Geleceğe yönelik belirsizliklerden dolayı risk ortaya çıkmaktadır.Risk; gelecekteki kesin olmayan olayın sonuçları ile bunların olasılıklarının bir ölçüsüdür. Genellikle risk, zarar etme veya istenmeyen sonucun gerçekleşme olasılığı olarak tanımlanmaktadır. Bu zarar etme durumu mal varlığı satışında söz konusu olabileceği gibi makine arızalanması nedeniyle de söz konusu olabilmektedir. Ayrıca, risk %30 zarar etme olasılığı şeklinde ifade edilerek nicel olarak da tanımlanabilmektedir. Bu örneklerden de anlaşılabileceği gibi, risk farklı şekillerde ifade edilebilmektedir. Risk kavramına ilişkin çeşitli tanımlar şu şekilde sıralanabilir:

• Arzu edilmeyen ve beklenmeyen olayın olasılığı
• Bir olayın sonuçları ile bunların olasılıklarının kombinasyonu
• Zarar ve kazanç olasılığını eşit olması
• Zarar etme olasılığı
• Tehlike
• Beklenen sonuçlarla uyuşmama

Risk değerlendirme, yönetim faaliyetlerine ve kaynakların tahsisine ilişkin kararlar almak ve öncelikler belirlemek için risklerin ölçülmesini ve önem sırasına göre sıralanmasını amaçlayan karar destek unsurudur. Risk değerlendirmenin şeffaf, tekrarlanabilir ve belirli yöntem çerçevesinde yapılmış olması gerekir. Aynı zamanda, değerlendirilecek risk tahminlerinin hassas ve doğru bir şekilde yapılması ve risk tahminlerinin ölçülebilir olması risk değerlendirmenin güvenilirliği açısından önemlidir. Bir risk değerlendirmesinin güvenilirlik, şeffaflık ve yüksek riskli olayları doğru bir şekilde belirleme düzeyi, yapılan risk değerlendirmesinin karar verme sürecinde uygulanabilirliğinin önemli bir göstergesidir. Ölçülebilir risk tahminleri, risk değerlendirmede önemli rol oynamaktadır. Temel olarak sınıflama, sıralama, aralıklı ve oranlı ölçme düzeyi olmak üzere dört farklı ölçme düzeyi vardır. Bu ölçme düzeylerinden sınıflama ve sıralama genellikle nitel değişkenlerde uygulanabilir, aralıklı ve oranlı ölçme düzeyleri ise nicel değişkenlerde söz konusudur. Olayları veya değişkenleri belirli gruplara ayırmak suretiyle bunları sınıflama düzeyinde ölçmüş oluruz. Sınıflama ölçme düzeyi sadece birimleri sınıflandırarak birbirinden ayırt eder. Sınıflar arasında büyüklük-küçüklük veya önemli-önemsiz gibi bir derecelendirme söz konusu değildir. Örneğin belirli bir iş yerindeki çalışanları, çalıştıkları birim itibariyle planlama, üretim, satın alma, pazarlama, muhasebe ve bilgi işlem olarak gruplandırma sınıflama düzeyinde ölçmedir. Sınıflama ölçme düzeyi birimleri sadece niteliklerine göre gruplandırır. Bu nedenle, bu tip ölçme düzeyinin geçerli olduğu değişkenler için toplama, çıkarma, çarpma ve bölme gibi matematiksel işlemler yapılamaz ve aritmetik ortalama gibi ortalama değerler hesaplanamaz. Ancak, gruplara giren birimler sayılabilir ve dolayısıyla en yüksek birim sayısına sahip grup veya mod belirlenebilir. Bununla birlikte sınıflama ölçme düzeyi sıralama yapmadığı, riskli olayları yüksek riskli ve düşük riskli şeklinde ayırt etmediği için risk değerlendirmede önemli katkısı yoktur. Olayları veya değişkenleri birbiri ile karşılaştırmaya yönelik belli bir özelliğe göre derecelendirilmesi gerekiyorsa sıralama ölçme düzeyi kullanılmalıdır. Burada değişkenlerin yüksek, normal ve düşük gibi bir derecelendirme ile gruplandırılması söz konusudur; ancak gruplar arasındaki farklılık ölçüsüne yönelik bir değerlendirme yapılamaz. Bu ölçme düzeyi risklerin ölçülmesine yönelik sıralama imkânı verdiği için nitel risk değerlendirmede önemli bir yer tutmaktadır. Aralıklı ölçme düzeyinde, olaylar veya değişkenlere verilen sayılar arasındaki farklar matematiksel olarak ifade edilir; burada değişkenin bir özelliğe ne kadar sahip olduğu sayılarla ve eşit miktarlar olarak belirtilir. Aralıklı ölçme düzeyinde değişken negatif değerler alabilir ve başlangıç noktası mutlak değildir, duruma göre değişir. Bu nedenle, aralıklı ölçme sayılarıyla toplama veya çıkarma işlemleri anlamlı iken çarpma ve bölme işlemleri anlamsızdır, yani sayıların birbirlerine oranlanması ile bir sonuca gidilemez. Oranlı ölçme düzeyi, aralıklı ölçme ile temelde aynıdır; ancak oranlı ölçme işleminde başlangıç noktası yani mutlak bir sıfır noktası vardır. Burada, “0” noktası miktar olarak yokluğu ve dolayısıyla mutlak başlangıç noktasını ifade eder. Oranlı ölçme düzeyi sayılarıyla bütün matematiksel işlemler yapılabilir. Bu ölçme düzeyinde mutlak başlangıç noktası olduğu için ölçülerin nisbi karşılaştırmaları anlamlıdır. Oranlı ölçme düzeyi, birimlerin aldığı değerlere yönelik nisbi karşılaştırma imkânı verdiği için nicel risk değerlendirme açısından önemlidir. Risk değerlendirmenin kalitesi, bu sürecinin eksiksiz bir şekilde yerine getirilmesi ve değerlendirmenin güvenilirliğiyle ilişkilidir. Bu bağlamda, risk tahminlerinin doğrulanması ve takip edilmesini de içine alan risk değerlendirme döngüsünün bütün aşamalarının yerine getirilmesi önemlidir. Ayrıca, risk değerlendirmede belirsizliklere yönelik yapılan varsayımlara bağlı kalınması, analizlerde bu belirsizliklerin dikkate alınması ve belirsizliklerin şeffaf ve açık bir şekilde ortaya konulması da önemlidir.

Belirsizlik genel olarak belirsizlik belirli bir olayın farklı sonuçlarının olabileceği ve bu sonuçların olasılıklarına yönelik bilginin bulunmadığı durumlar; risk ise bir olayın muhtemel sonuçlarının ve her bir sonucun gerçekleşme olasılıklarının bilindiği durumlar olarak ifade edilmektedir. Bir başka açıdan ise risk kavramı, hem belirsizliği hem de kayıpları kapsaması nedeniyle, belirsizlik ve kayıpların toplamı olarak ifade edilebilmektedir.Belirsizlik ve risk kavramları birbirleriyle yakından ilgili olmasına ve çoğu zaman birlikte kullanılmalarına rağmen, bu iki kavram farklı anlam taşımaktadır. Bazı belirsizlik tanımları şu şekildedir:

• Bir sistemin işleyişine yönelik gerçek durumun saptanamaması
• Gelecekte ortaya çıkacak olayların tahmin edilememesi
• Bir olaya yönelik bilgi eksikliği
• Bilgi eksikliğinin bir derecesi
• Yetersiz bilgi

Karar Verme Süreci ve Belirsizlik
Karar verme sürecinin ayrılmaz bir parçası olan belirsizlik, bilgi eksikliği veya stokastik sistemlerin doğasında var olan değişkenlik faktörlerinden kaynaklanmakta; hem bilgi eksikliği hem de değişkenlik bir olay veya sisteme yönelik gerçek sonuçların veya bunların bedellerinin saptanmasını etkilemektedir. Belirsizlik, bilgi belirsizliği ve değişkenlik belirsizliği olmak üzere iki temel gruba ayrılmaktadır. Örneğin, belirli bir bölgenin su tüketimi ve belirli bir ürüne yönelik talep miktarları doğasında var olan stokastik yapıdan dolayı değişkenlik içermekte ve değişkenlik belirsizliği olarak nitelendirilmektedir. Bilgi belirsizliği ise sadece bilgi eksikliğinden kaynaklanmamakta; aynı zamanda gerçek olay veya sistemin işleyişine yönelik geliştirilen modeller, kullanılan parametreler ve alınan kararlar gibi çeşitli faktörlerden etkilenmektedir. Bu nedenle yukarıda belirtilen temel sınıflama yerine, belirsizlik genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir:

• Parametre belirsizliği
• Model belirsizliği
• Karar belirsizliği
• Değişkenlik belirsizliği
• Parametre belirsizliği

Bu tip belirsizlik, bilgiye yönelik insan becerisi ile alâkalıdır ve sadece ampirik miktarlar için söz konusudur. Belirli bir olay veya sisteme yönelik bazı verilerin, çoğu karar verme durumlarında girdi veya parametre olarak kullanılması gerekmektedir. Parametre belirsizliği ölçme hataları, verinin türü, dönemi ve işlenmesi gibi nedenlerden etkilenmektedir. Parametre belirsizliği aşağıda gösterilen nedenlerden kaynaklanabilir:

1. Ölçme Hataları: Bu tür hatalar ölçme esnasında ortaya çıkmaktadır. Bunlar, tercih edilen ölçme teknikleri, ölçmede kullanılan aletler, verinin toplanması esnasında yanlış okuma ve hatalı yazım gibi nedenlerden ortaya çıkan hatalardır.
2. Öngörülemezlik: Olay veya sistemlerin doğalarında var olan rassallık nedeniyle bunların işleyişlerinin tahmin edilmelerinin güçlüğünü ifade etmektedir. Bunlar kaçınılamaz ve azaltılamaz.
3. Çelişkili veriler veya yetersiz veri: Belirli bir parametreye yönelik veriler, uzman görüşleri veya geçmiş dönemdeki değerlerden elde edilen dağılımlar gibi çeşitli kaynaklardan elde edilebilir; aynı parametreye yönelik elde edilen verilerin kimi zaman birbiriyle çelişmesi söz konusu olmaktadır. Ayrıca, tamamen yeni bir olay veya sistem için veri elde edilmesinin mümkün olmamasından dolayı bunların bazı parametrelerine yönelik veri eksikliği veya yetersizliği de söz konusu olmaktadır.
4. Tahmin hataları: Belirsizlik, bir olay veya sistemden elde edilen ölçümlerin başka bir olay veya sisteme uygulanması nedeniyle söz konusu olacak tahmin hatalarından da kaynaklanabilmektedir.

Parametre belirsizliği verilere ve özellikle verilerin elde edilmesine ilişkin çeşitli nedenlerden kaynaklanan kısıtlamaların sonucu olmasına rağmen, model belirsizliği elde edilen veriler temelinde belirli bir olay veya sistemde yer alan ilişkilerin ve işleyişin tahmin edilerek geliştirilen modelden kaynaklanan kısıtlamaların sonucu olarak gerçekleşmektedir. Model belirsizliğine yol açan nedenleri şu şekilde sıralayabiliriz:

• Yapısal tercihler: Belirli bir olay veya sistemdeki ilişkiler ve işleyiş hakkında çeşitli varsayımların gerekliliği ve bu olay veya sistemin modellenmesinde kullanılacak yöntem ve araçlara ilişkin tercihler yapma zorunluluğu belirsizliğe neden olmaktadır.
• Basitleştirme: Bütün modeller, gerçek olay veya sistemlerdeki karmaşık ilişkilerin ve işleyişin basitleştirilerek tahmin edilmesiyle elde edilmekte olup bu karmaşık ilişkilerin ve işleyişin basitleştirilme düzeyi modelden modele değişmektedir. Örneğin doğrusal olmayan ilişkiler doğrusal olarak varsayılmakta ve modelde yer alan bu varsayım gerçek olay veya sisteme yönelik belirsizliğe yol açmaktadır.
• Bilgi eksikliği: Bir olay veya sistemdeki bazı değişkenler veya ilişkiler, genellikle bilgi eksikliğinden dolayı geliştirilen modelde dikkate alınmamakta ve bu durum belirsizliğe neden olmaktadır.
• Olasılık dağılımı tercihi: Bir olay veya sistemin modellenmesinde olasılık veya frekans dağılımları ve bu dağılımların şekli önemli rol oynamaktadır. Örneğin, değişkenin sürekli olmasına rağmen kesikli dağılım olarak modellenmesi veya gerçek duruma bakmadan dağılımın şekline yönelik keyfi kararlar belirsizlik olarak sonuçlanmaktadır.
• Değişkenler arası ilişkiler: Değişkenler arasındaki ilişkilere göre bağımlı ve bağımsız değişkenlerin saptanması veya doğrusal değişkenlere yönelik korelasyon değerlerinin belirlenmesi önemlidir. Belirsizliğe neden olmaması için bir olay veya sistemdeki bu tür ilişkilerin modele tam ve doğru bir şekilde yansıtılması gerekmektedir.
• Karar belirsizliği : Toplumsal hedeflerin ölçülmesine yönelik belirsizlik veya ihtilaf söz konusu olduğu zaman ortaya çıkmaktadır. Parametre, model ve değişkenlik belirsizlikleri risk değerlendirmede önemli olmasına karşın, karar belirsizliği daha çok risk yönetimi ile alâkalıdır. Karar belirsizliği şu durumlarda ortaya çıkmaktadır.