The Nature, Evaluation, and Ways of Overcoming Uncertainty in Economic Systems Management

Ensuring sustainable functioning and development of economic systems through the implementation of robust controls as a means of overcoming uncertainty has facilitated expansion and systematization of knowledge about uncertainty. Aim. The present study aims to develop a typology and build up cumulative knowledge about uncertainty based on such constructs as “objective uncertainty” and “subjective uncertainty,” bearers of uncertainty, internal organization of cognition of an object, environment, and situation. Tasks. Interpretation of different directions within the framework of a constructive approach to exploring the potential of reducing the impact of uncertainty on the sustainability functioning of economic systems, namely: theoretical and methodological expansion of the concept of uncertainty, development of decision-making methods in the context of uncertainty, and robustness theory as it is applied to economic systems. Building a typology of subjective uncertainty differentiated according to the internal organization of cognition of the ergodic and non-ergodic “world.” Building a structure of cumulative knowledge about uncertainty while identifying uncertainty bearers and characteristics of subjective uncertainty types. Methods. This study uses generalization, systematization, and supplementation of knowledge about the concept of uncertainty in the cognition of an object, environment, and business conditions within an economic system. Methodological constructs of uncertainty theory include both objective and subjective uncertainty, internal organization of cognition of an object, environment, and its situation. Results. The key concepts of “objective uncertainty” and “subjective uncertainty” are identified. Objective uncertainty bearers are the object, environment, and situation. Subjective uncertainty depends on the result of abstracted perception of information about the object, environment, and situation by the subject. A new typology is proposed, in which the degree of understanding and disclosure of uncertainty is determined depending on the perception of the “outside world” as ergodic or non-ergodic and the internal organization of cognition by the subject: realism, rationalism, cognitivism, and constructivism. Cumulative knowledge about uncertainty is formed. The causality of uncertainty, which leads to changes in the state of an economic system or its business situation, methods and factors are systematized that help a person who makes decisions detect and overcome uncertainty. Conclusion. The manifestation of objective uncertainty is taken as axiomatic, whereas its subjective perception is regarded as the formation of subjective uncertainty. Presenting the accumulated knowledge about uncertainty in the form of a typology or cumulative knowledge and systematizing causality, the means of reducing and damping the level of uncertainty can facilitate the process of overcoming subjective uncertainty represented as an information space for taking action, making choices and decisions, generated by the subject’s knowledge. The main structural elements are uncertainty bearers, namely, the object, environment, and situation, as well as the resulting objective, environmental, and situational uncertainties. Environmental and situational uncertainties are also publicly available for in-depth study. The level of subjective uncertainty is set according to the internal organization of cognition of reality by the subject. Systematized personal and behavioral abilities of the subject who makes decisions are best realized through the implementation of robust control, the mechanism of which is organized as a system of frames-knowledge bearers for the subject within the framework “strategy- tactics-decision-making-interpretation of the situation-impact on the situation.” The present results of the study of uncertainty provide a certain continuity of knowledge, which can serve as a basis for reducing and damping the level of uncertainty.

объективная неопределенность, субъективная неопределенность, носители неопределенности, организация познания, причинность, типология, обобщающее знание, робастное управление, objective uncertainty, subjective uncertainty, bearers of uncertainty, organization of cognition, causality, typology, cumulative knowledge, robust control

1. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ), проект № 18-010-00700

2. Норт Д. Понимание процесса экономических изменений / пер. с англ. М: Изд. дом Гос. ун-та Высшей школы экономики, 2010. 256 с.

3. Бир С. Кибернетика и управление производством / пер. с англ. 2-е изд. М.: Наука, 1965. 392 с.

4. Поляк Б. Г., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. 303 с.

5. Зотов М. Г. Графическая и алгебраические формы робастного критерия Харитонова // Автоматика и телемеханика. 2015. № 2. С. 61-72.

6. Никифоров В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб.: Наука, 2003. 282 с.

7. Алексеев М. А., Фрейдина Е. В. Методологические основы развития теории робастного управления экономическими системами // Вестник НГУЭУ. 2017. № 2. С. 19-39.

8. Алексеев М. А., Фрейдина Е. В., Тропин А. А. Эволюционный подход к концепции робастного управления экономическими системами // Идеи и Идеалы. 2018. Т. 2, № 3. С. 3-21.

9. Кузьмин Е. А. Неопределенность в экономике: понятия и положения // Вопросы управления. 2012. № 4 (21). С. 80-92.

10. Алексеев М. А. Информационное пространство финансового рынка. Новосибирск: Изд-во НГУЭУ. 2017. 245 с.

11. Диев В. С. Типология неопределенностей в задачах принятия решений // Вестник Новосибирского государственного университета. 2010. Т. 4, № 2. С. 28-32.

12. Донченко В. С. Неопределенность и математические структуры в прикладных исследованиях // International Book Series «Information Science and Computing». 2009. N 12. P. 9-18.

13. Найт Ф. Х. Риск, неопределенность и прибыль / пер. с англ. М.: Дело, 2003. 360 с.

14. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предупреждения / пер. с англ. Харьков: Гуманитарный центр, 2005. 632 с.

15. Вальтух К. К. Информационная теория стоимости. Новосибирск: Наука. Сибирская издат. фирма РАН, 1996. 413 с.

16. Корнилова Т. В. Принцип неопределенности в психологии выбора и риска // Психологические исследования. 2015. Т. 8, № 40. [Электронный ресурс]. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2015v8n40/1111 (дата обращения: 07.07.2018).

17. Юдин Э. Г. Системный подход и принцип деятельности: методологические проблемы современной науки. М.: Наука, 1978. 391 с.

18. Глушков В. М., Амосов Н. М., Артеменко И. А. Энциклопедия кибернетики. Т. 1. Киев: Главная редакция УСЭ, 1974. 607 с.

19. Ньюман Дж. вон., Моргенцтерн О. Теория игр и экономическое поведение / пер. с англ. М.: Наука, 1970. 708 с.

20. Таха Х. А. Введение в исследование операций: в 2 кн. / пер. с англ. Т. 2. М.: Мир, 1985. 496 с.

21. Давыдов Д. В. Методология принятия экономических решений с позиций субъективной неопределенности // Вестник Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова. 2009. № 2 (26). С. 111-120.

22. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013. 802 с.

23. Алексеев М. А. Теоретические подходы к пониманию неопределенности // Проблемы экономической науки и практики. Вып. 3: сб. науч. тр. / под ред. С. А. Филатова. Новосибирск: Изд-во НГУЭУ, 2017. С. 6-27.

24. Алексеев М. А. Концепция информационного пространства финансового рынка: автореф. дисс. … д-ра экон. наук. Новосибирск: НГУЭУ, 2017. 43 с.

25. Щедровицкий Г. П. Рефлексия и ее проблемы // Рефлексивные процессы и управление. 2009. № 1. С. 47-54.

26. Лепский В. Е. Эволюция представлений об управлении (методологический и философский анализ). М.: Когито-Центр, 2015. 106 с.

27. Courtney H., Kirkland J., Viguerie P. Strategy under uncertainty // Harvard Business Review. 1997. Vol. 75, N 6. P. 67-79.

28. Lawrence P. R., Lorsch J. W. Organization and Environment: Managing Differentiation and Integration. Boston: Harvard Business School Press, 1967. 279 p.

29. Логачев А. В., Хрущев С. Е. О проверке наличия структурных сдвигов в исследованиях временных рядов // Вестник НГУЭУ. 2017. № 2. С. 328-332.