Первый шаг, который необходимо предпринять всем собственникам квартир, - это устроить общее собрание собственников жилья вашего дома, чтобы выбрать способ управления домом (п.З ст.161 Жилищного кодекса РФ).
Только на таком собрании (не на лавочке у подъезда и не на кухне у соседа) можно принять юридически значимое решение: какую именно форму управления домом выберут его жители, кто будет обслуживать ваш дом, убирать в подъездах, менять лампочки, производить косметический и капитальный ремонт, а также по каким расценкам за все это придется платить.
Общее собрание собственников жилья считается состоявшимся, если на нем присутствовало не менее 50% собственников квартир (под этим подразумеваются собственники жилых помещений, владеющие не менее чем 50% общей площади жилых помещений этого жилого дома). Например, общая жилая площадь квартир в вашем доме составляет 12 ООО кв.м. Значит, собрание будет считаться состоявшимся, если на нем будут присутствовать собственники квартир, общая площадь которых должна быть 6 ООО кв. м и более. Если в вашем доме кроме собственников проживают и наниматели квартир, принадлежащих муниципалитету (городу, району, поселку и т.д.), представители муниципалитета должны присутствовать на вашем собрании и иметь право голоса наравне с другими собственниками квартир. Должно быть принято решение о выборе одного из трех способов управления домом (п.2 ст.161 ЖК РФ)
непосредственное управление каждым жильцом своей собственной квартирой;
управление Товариществом собственников жилья (ТСЖ);
управление посредством Управляющей компании (УК).
Если решение о способе управления домом принято, то те, кто не участвовал в собрании или присутствовал, но проголосовал против принятого решения, обязаны будут подчиниться данному решению. То есть если собрание собственников решило отдать дом в управление какой-то Управляющей компании, то заключить договор с данной компанией об управлении домом обязаны будут все собственники квартир: и те, кто был «за», и те, кто хотел, к примеру, управлять своим жильем самостоятельно, и те, кто вовсе не явился на собрание или воздержался. Так что не игнорируйте собрание жильцов, в надежде, что его решение не повлияет на вашу дальнейшую жизнь. Идите, участвуйте и голосуйте, а то другие проголосуют за вас. и вы будете вынуждены расплачиваться за чужие решения.
Ищем место для сбора
Как вы уже поняли, двор или детская площадка рядом с вашим домом для этих целей вряд ли подойдет. Местом проведения собрания может стать актовый зал ближайшей школы или дома культуры.
Будьте готовы к тому, что придется заплатить за аренду помещения (для жильцов большого многоквартирного дома это будет не такая уж большая сумма), но только так вы сможете собраться, выслушать своих соседей и высказаться сами, а затем принять взвешенное решение - поскольку от него будет зависеть очень многое: будет ли в ваших квартирах и дальше холодно, а в подъездах грязно, или же в доме поселятся тепло и уют.
Сообщаем жильцам о месте и времени проведения собрания
Сообщение должно быть доставлено каждому собственнику квартиры в многоквартирном доме, в том числе и представителям местной власти (если в доме имеется муниципальное жилье, сдаваемое внаем на основании договора социального найма) заказным письмом или вручено под расписку не позднее чем за 10 дней до проведения собрания. Как правило, эту миссию берут или должны взять на себя наиболее энергичные жильцы-собственники, которые обязательно найдутся в любом доме. Вместе с сообщением о месте и времени проведения собрания можно сразу же вручить и бюллетени для голосования. Если же вы решили сами отпечатать бюллетени для голосования, то внесите в них следующие графы:
сведения о документе, подтверждающем право собственности лица, участвующего в голосовании, на помещение в данном многоквартирном доме. Это может быть номер свидетельства на право собственности, выданный регистрационной палатой, договор купли-продажи;
решение по каждому вопросу (их может быть сразу несколько) повестки собрания, выраженные формулировками «за", «против», «воздержался».
Все это необходимо на случай, если кто-либо из собственников жилья окажется недовольным результатами голосования и выбранной на собрании формой управления и постарается признать эти результаты недействительными (через суд). Например, станет утверждать, что не был оповещен о проведении собрания надлежащим образом, не принял участия в голосовании или просто подвергнет сомнению результаты голосования. У вас все будет задокументировано, и вы легко сможете отстоять принятое на собрании решение.
Подводим итоги голосования
Подсчет бюллетеней для голосования осуществляется представителями инициативной группы или членами выбранного на собрании собственников жилья президиума. В протоколе ведения собрания и протоколе голосования обязательно должна стоять дата проведения собрания, количество присутствующих, процентное соотношение присутствующих к общему числу собственников жилого дома и итоги проведенного голосования.
Собрание считается состоявшимся, если на нем присутствовало 50% и более от числа всех собственников квартир вашего дома. Решение принимается исходя из большинства проголосовавших.
Запомните!
Наниматели квартир, то есть те, кто проживает в них на основании договора социального найма, не принимают участия в общем собрании собственников жилья. Их интересы на данном собрании представляет муниципалитет (администрация города, района, поселка и т.д.), который и является собственником определенного количества квартир в конкретном многоквартирном доме.
Это важно
Если в вашей доме 50% квартир и более (под этим так же подразумевается 50 и более процентов общей площади жилых помещений данного жилого дома; не приватизировано), то собственники приватизированных и купленных квартир вряд ли смогут решить, вопрос об управлении домом. За них это сделает муниципальная власть (администрация города, района и т.д.), поскольку именно у муниципалитета, как собственника неприватизированных квартир, всегда будет большинство голосов и они будут решать, кто именно станет управлять домом. Муниципалитет вряд ли будет голосовать за ТСЖ или непосредственное управление своей квартирой каждым собственником. Скорее всего это будет привлеченная муниципалитетом на конкурсной основе Управляющая компания (прежний ЖЭК или созданное на его основе акционерное общество).
Последнее замечание предыдущего параграфа можно записать следующим образом. Пусть – множество всех возможных задач. Тогда из этого множества может быть выделена система вложенных подмножеств
такая, что вероятность встретить задачу из образует систему неравенств
Суть замечания состоит в том, что при переходе от к количество задач должно резко возрастать, в то время как величины
монотонно уменьшаются.
Задание системы вложенных множеств (6.1) и вероятностей (6.2) составляют априорные сведения о тех задачах, которые предстоит решать.
Огрубление байесовой стратегии обучения мы начнем с того, что будем использовать априорную информацию, заданную не двумя условиями (6.1) и (6.2), а одним условием (6.1), полагая, что уменьшаются. Особенностью байесовой стратегии является то, что она с большим весом учитывает гипотезы, априори более вероятные. Поэтому, учитывая, что монотонно уменьшаются, следующую стратегию можно понимать как некоторую квазибайесову стратегию.
К обучающей последовательности применяется сначала алгоритм, рассчитанный на задачи из класса . Только в том случае, если он дает неудовлетворительные результаты, применяется алгоритм, рассчитанный на задачи из класса , и т. д.
Назовем такую стратегию методом упорядоченной минимизации риска.
Схема реализации этого метода такова. В классе решающих правил вводится упорядочение, т. е. строится система вложенных множеств
.
Затем в классе ищется правило, минимизирующее эмпирический риск. Если найденное решающее правило оценивается как неудовлетворительное, то ищется правило, минимизирующее эмпирический риск в классе , и т. д. Процедура поиска оканчивается, когда будет найдено удовлетворительное решающее правило.
Заметим, что решения, полученные методом упорядоченной минимизации риска, вообще говоря, отличаются от решений, полученных методом минимизации эмпирического риска.
В первом случае выбирается правило, минимизирующее эмпирический риск лишь в классе функций , в то время как во втором случае правило минимизирует эмпирический риск в .
Метод упорядоченной минимизации риска удобно рассматривать как двухуровневую процедуру обучения. На первом уровне к обучающей последовательности применяется алгоритмов , каждый из которых выбирает решающее правило, минимизирующее эмпирический риск в классах . На втором уровне из отобранных решающих правил выбирается то, которое минимизирует заданный критерий выбора.
Для конструктивного задания алгоритмов метода упорядоченной минимизации риска необходимо определить:
1. Каков критерий выбора решающего правила (т. е. задать алгоритм второго уровня).
2. Как вводить упорядочение класса решающих правил .
Теория метода упорядоченной минимизации риска должна ответить на вопрос, какова эффективность метода (например, по сравнению с методом минимизации эмпирического риска).
Выбор наилучшего решения в условиях неопределенности существенно зависит от того, какова степень этой неопределенности, т.е. от того, какой информацией располагает ЛПР.
Предположения субъективны, поэтому и степени неопределенности со стороны ЛПР должны различаться. Практикуются два основных подхода к принятию решения в условиях неопределенности. Лицо, принимающее решение, может использовать имеющуюся у него информацию и свои собственные личные суждения, а также опыт для идентификации и определения субъективных вероятностей возможных внешних условий, оценки возможных последствий альтернатив в различных условиях внешней среды. Это, в сущности, делает условия неопределенности аналогичными условиям риска, а процедура принятия решения, обсуждавшаяся ранее для условий риска, выполняется и в этом случае.
Если степень неопределенности слишком высока, то ЛПР предпочитает не делать допущений относительно вероятностей различных внешних условий, т.е. это лицо может или не учитывать вероятности, или рассматривать их как равные, что практически одно и то же. Если применяется данный подход, то для оценки предполагаемых стратегий имеются четыре критерия решения:
- 1) критерий решения Вальда, называемый также максимином;
- 2) альфа-критерий решения Гурвица;
- 3) критерий решений Сэвиджа, называемый также критерием отказа от минимакса;
- 4) критерий решений Лапласа, называемый также критерием решения Бэйеса.
Пожалуй, наиболее трудная задача для ЛПР заключается в выборе конкретного критерия, наиболее подходящего для решения предложенной задачи. Выбор критерия должен быть логичным при данных обстоятельствах. Кроме того, при выборе критерия должны учитываться философия, темперамент и взгляды нынешнего руководства фирмы (оптимистические или пессимистические, консервативные или прогрессивные).
Рассмотрим эти утверждения на конкретном примере. Элементами модели выбора альтернатив в условиях неопределенности являются матрица принятия решений |А i, Sj| и целевая функция Е {A i, w (S j)} (рис. 6.9).
Рис. 6.9.
А i, – альтернативы действий; Sj – состояние внешней среды; w (S j) – вероятности наступления состояния S j, причем Σmj= 1w(S j) = 1; e ij – результат, который будет достигнут, если выбрана альтернатива А i и наступит состояние внешней среды S j
В качестве иллюстрационного примера возьмем матрицу решений (рис. 6.10), включающую в себя пять альтернатив (A i; i = 1, ..., 5) и четыре состояния внешней среды (S j; j = 1,4). Последствия принимаемых решений приведены на пересечении строк и столбцов (e ij).
Рис. 6.10.
В условиях определенности, т.е. когда принятие решений происходит после наступления событий во внешней среде (апостериори), должно приниматься решение, максимизирующее целевую функцию (рис. 6.11). Так, при наступлении события S 1 необходимо принимать альтернативу A2, при S2 → A4, при S3 → A5, при S4 → A1.
Рис. 6.11.
В условиях риска необходимо принимать решение (выбирать альтернативу Ai) до наступления события Sj во внешней среде (априори), что требует учета вероятности w (Sj) наступления этого события. Это можно сделать путем умножения вероятности наступления этого события w (S j) на результат e ij, получаемый от принятия того или иного решения, и выбрать наибольшее значение Ai (рис. 6.12).
Рис. 6.12.
В случае если степень неопределенности слишком высока, то ЛПР может присваивать значениям вероятности свои субъективные значения, сводя задачу к принятию решений в условиях риска, либо не делать допущений относительно вероятностей различных внешних условий, т.е. может или не учитывать вероятности, или рассматривать их как равные, применяя различные критерии для выбора.
Критерий решения Вальда
Критерием Вальда "рассчитывай на худшее" (критерий крайнего пессимизма, или максимин) называют критерий, предписывающий обеспечить значение параметра эффекта, равного а:
Этот критерий ориентирует ЛПР на наихудшие условия и рекомендует выбрать ту стратегию, для которой выигрыш максимален. В других, более благоприятных условиях использование этого критерия приводит к потере эффективности системы или операции.
В рассматриваемом случае (рис. 6.13) в соответствии с критерием "крайнего пессимизма" наилучшей альтернативой будет A1.
Другим предельным случаем критерия Вальда является критерий "необузданного оптимизма", или максимакс:
В соответствии с этим критерием необходимо выбрать альтернативу А 2.
Рис. 6.13.
Альфа-критерий решения Гурвица
Этот критерий рекомендует при выборе решения в условиях неопределенности не руководствоваться крайним пессимизмом (всегда "рассчитывай на худшее", α = 0) или крайним оптимизмом ("все будет наилучшим образом", а = 1). Рекомендуется некое среднее решение (0 ≤ α ≤ 1). Этот критерий имеет следующий вид:
где α – некий коэффициент, выбираемый экспериментально из интервала между 0 и 1.
Использование этого коэффициента вносит дополнительный субъективизм в принятие решений с использованием критерия Гурвица.
В рассматриваемом примере (рис. 6.14) для случая а = 0,7 предпочтительной альтернативой становится А3.
Рис. 6.14.
Здесь приняты следующие обозначения:
Критерий решения Сэвиджа
В соответствии с этим минимаксным критерием, если требуется в любых условиях избежать большого риска, то оптимальным будет то решение, для которого риск, максимальный при различных вариантах условий, окажется минимальным.
При использовании критерия Сэвиджа обеспечивается наименьшее значение максимальной величины риска:
где риск r ij определяется выражением r ij = β – e ij, β – максимально возможный выигрыш.
Критерий Сэвиджа, как и критерий Вальда, – это критерий крайнего пессимизма, но только пессимизм здесь проявляется в том, что минимизируется максимальная потеря в выигрыше по сравнению с тем, чего можно было бы достичь в данных условиях.
Для рассматриваемого примера результаты выбора альтернативы приведены на рис. 6.15.
Рис. 6.15.
В рассматриваемом примере альтернатива А 4 минимизирует максимальное "наказание" за неверно определенное состояние внешней среды.
Критерий решения Лапласа
Критерий Лапласа, или байесов критерий, гласит, что если вероятности состояния среды неизвестны, то они должны приниматься как равные. В этом случае выбирается стратегия, характеризующаяся самой предполагаемой стоимостью при условии равных вероятностей. Критерий Лапласа позволяет сводить условие неопределенности к условиям риска. Критерий Лапласа называют критерием рациональности, и он подходит для стратегических долгосрочных решений, как и все названные выше критерии.
В рассматриваемом примере наилучшей альтернативой по критерию Лапласа (рис. 6.16) является А 5.
Рис. 6.16.
Кроме названных выше четырех критериев для принятия решений в условиях неопределенности существуют неколичественные методы, такие как приобретение дополнительной информации, хеджирование, гибкое инвестирование и др.
