Методы идентификации рисков и построение риск-модели государственных программ и проектов

Ларина И.А.1
1 Центр развития программно-целевого управления Всероссийская Академия Внешней Торговли, Министерство экономического развития Российской Федерации

Статья в журнале

Экономическая безопасность
Том 3, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2020)

Цитировать:
Ларина И.А. Методы идентификации рисков и построение риск-модели государственных программ и проектов // Экономическая безопасность. – 2020. – Том 3. – № 4. – doi: 10.18334/ecsec.3.4.110867.

Аннотация:
Теме управления рисками посвящено значительное количество материалов как научного, так и публицистического характера. В частности, большое внимание уделяется управлению рисками на государственном уровне в рамках государственных программ и проектов. Но, к сожалению, краеугольным камнем в методике управления рисками на данный момент является их идентификация, которая должна соответствовать принципам системности, исчерпываемости и быть создана на ценностно-практическом уровне для исполнителей. Опыт показывает, что создание подобной риск-ориентированной модели является недостижимым по причине отсутствия общепринятой и стандартизированной методики идентификации рисков как методики активизации интуиции, так и опыта специалистов. Настоящая работа имеет целью построение методики идентификации рисков, которая в результате ее применения на практике должна обеспечить создание риск-ориентированной модели как целостной системы управления рисками для государственных программ, проектов, так и иных планов. Методика систематизирует группу стандартов ГОСТ «Менеджмент риска». При этом в качестве систематизирующего принципа берется часть методологических схем, разработанных Г.П Щедровицким [13] в рамках теории деятельности.

Ключевые слова: управление рисками, идентификация рисков, диаграмма Галстук-бабочка, управляющие слова HAZOP, FMEA анализ

JEL-классификация: M11, M21, D81



Введение

В качестве методологического обоснования рассматриваются методологические схемы Г.П. Щедровицкого [14] (Shchedrovitskiy, 2010). Первая схема, с помощью которой совершается попытка создать образ проектирования (программа, проект) и риск-модели, представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Проектирование как искусственный переход

Источник: [14] (Shchedrovitskiy, 2010).

Где: S0 – исходная ситуация в прошлом;

S1 – ожидаемая ситуация в будущем, которая может иметь место вследствие естественного развития событий;

S2 – идеализированная ситуация (состояние объекта) в будущем, которая целесообразна (желательна) для развития объекта с точки зрения субъекта управления; для ее достижения требуется проектирование и реализация проектов. В результате реализации проектов формируется ситуация S3;

S3 – состояние объекта в будущем, которое может оказаться неожиданным (что особенно характерно для общественных систем). При этом искусственные и естественные компоненты в S3 смешаны; как обычно, они смешаны в реальных процессах перемен; подобное смешение называется оестествлением проектных решений. Чаще процесс оестествления описывается энтропийными тенденциями, реже – негэнтропийными тенденциями.

Целью проектирования является не только перевод ситуации S0 в S2, но и минимизация различий между S2 и S3. Подобная минимизация лежит в смысловой и ценностной основе управления рисками. Из этой методологической схемы выходит определение риска как некоторого события, которое имеет причины искусственного или естественного характера, последствием которого является нежелательное отличие целевого состояния от его итогового состояния. При этом появляется возможность зафиксировать основную цель идентификации рисков: осмысленно подойти к управлению переходом из исходного состояния в целевое состояние, целенаправленно управляя рисками, чтобы не оказаться там, где не планировалось (max ∆S3). Из этого вытекает и объем работ по идентификации рисков и управлению ими как сопоставимый, а зачастую и превышающий объем работ по самому проектированию перехода S0 в S2. Это также необходимо зафиксировать как вывод и априорно давать оценку управлению рисками, представленному в виде абстрактных формулировок рисков, как формальный подход к идентификации рисков. Подобный подход ведет прежде всего к сокращению степени управляемости программами и проектами.

Вторая методологическая схема Г.П. Щедровицкого [12], с помощью которой осмысливается методика идентификации рисков как целостной, исчерпывающей системы, представлена на рисунке 2.

Рисунок 2. Когнитивная модель мышления для формирования основ

методики идентификации рисков

Источник: [12].

Исходя из этой схемы, фиксируем, что для создания целостной и исчерпывающей модели эмпирически конкретных рисков необходимо соотнесение логически конкретной модели рисков. Под эмпирически конкретными рисками понимаются практические риски, которые поддаются или не поддаются управляющему воздействию в силу неразработанности средств управления подобными объектами [9] (Lev, Kolpakova, 2020). Но это всегда практическая работа, не допускающая абстрактных формулировок в качестве своего результата. Логически конкретные риски – это риски, к которым могут быть применены все логические законы предметной области, в которой они выявляются (законы экономики, юриспруденции, психологии, социологии и т.д.). Логически конкретные риски и их модели являются результатом работы, соответствующей научной предметной области.

Исходя из вышесказанного, структура содержания материала строится следующим образом:

- дерево понятий методики;

- методы идентификации и построения риск-модели категории выполнения/невыполнения мероприятий;

- метод соотнесения логически конкретных моделей.

Дерево понятий методики

Вводим понятия:

1. Фактор риска – причина, по которой произошло событие, повлекшее невыполнение плана.

2. Эндогенные факторы – порождение внутренней среды программы (проекта), находящееся в сфере управления руководителя программы (проекта).

3. Экзогенные факторы – порождение внешней среды программы (проекта), которое не находится в сфере управления руководителя программы (проекта).

4. Типы факторов – факторы риска могут быть 2 типов: бинарный (есть/нет; отказ/работоспособность; мужчина/женщина; не выполнено / выполнено) и протяженный (возраст пациента, зрелость проектного управления, коррупционные явления).

5. Диаграмма «галстук-бабочка» – описание конкретных эмпирических рисков представляется в виде диаграммы «галстук-бабочка» [1] (рис. 3).

Рисунок 3. Диаграмма «галстук-бабочка»

Источник: составлено автором.

6. Категории рисков – формируются в зависимости от жизненного цикла программы, проекта. Для каждого этапа жизненного цикла соответствует категория рисков, и каждая такая категория имеет качественно различный механизм реализации и влияния на программу, проект или план. Каждая из нижепредставленных категорий носит собственное название, которое своеобразно когнитивно дифференцирует риски внутри модели. Дерево категорий рисков программно-целевого управления представлено на рисунке 4.

Рисунок 4. Дерево категорий рисков программно-проектного управления

Источник: составлено автором.

Краткое описание дерева категорий рисков

Содержательные ошибки при прогнозировании, планировании содержания проекта

К данной категории относятся риски ошибочно принятых решений при проектировании и разработке содержания проекта, программы. Последствия риска сложно спрогнозировать, поскольку ошибки могут касаться различного содержания. При разработке программы, проекта необходимо осмыслить возможные содержательные ошибки, определить уровень их вероятности и масштабов [11] (Tebyakin, Shevchenko, 2020). Если программа (проект) имеет много нововведений, качественных преобразований, последствия содержательной ошибки будут серьезными, необходимо оценить степень разработанности и обоснованности содержания, дать рекомендации по проведению правового эксперимента. При работе с данной категорией рисков должно возникнуть деление содержания по величине риска. В этих целях экспертно оценивается каждое проектное решение на величину риска как произведение S*O*D, где:

- тяжесть последствия проектного решения – S;

- вероятность возникновения последствия согласно обоснованности и результатам правового эксперимента – О;

- вероятность раннего обнаружения – D, существует и (или) спроектирован индикатор «Буревестник», который бы указывал на возникновение последствия ошибки, связанного с риском. Если индикатор не существует, его необходимо спроектировать, чтобы снизить величину риска.

Формула S*O*D является общей для всех категорий рисков дерева.

Ошибки в построении дерева целей

Ошибки при построении дерева целей на основании редукции целей и показателей целей, когда нижележащие цели комплексно не могут обеспечить достижение целей более высокого уровня, может быть выражено как A + B ≠ С. При работе с данной категорией рисков должно возникнуть деление элементов дерева целей по величине риска с использованием возможных величин риска: «однозначно достижимо»; «вероятно достижимо»; «маловероятно достижимо»; «недостижимо». Экспертно оценивается элемент или множество элементов дерева целей программы или проекта на величину риска как произведение S*O*D.

Ошибки корреляции при выборе средств, инструментов

«К данной категории относятся риски ошибочных решений при выборе инструмента, средства, метода, комплекса необходимых мероприятий» [6] (Gorodetskiy, 2018). Сюда относятся ошибки при определении целевого состояния объектов, процессов, которые должны достигнуть целевых уровней результирующих показателей. Данные ошибки напрямую касаются недочетов, пропусков, корректности построения дерева целей, планирования мероприятий.

Ошибки в разработке графика (расписания) реализации мероприятий

К данной категории относятся риски, которые можно определить как отказоустойчивость сети расписания (плана) вследствие возникновения неопределенностей. Используются аналитические методы оценки сети расписания. Должны быть оценены работы плана, лежащие на критическом пути, и буферы времени (как управленческие резервы) на критическом пути для резервирования длительности операций; работы, лежащие не на критическом пути, и буферы времени для резервирования длительности операций; рассчитан или подтвержден общий временной резерв проекта, временной резерв работ; идентифицированы работы без временного резерва и т.д.

Риски «съедания эффективности»

Эти риски имеют в основании правовое либо неправовое поведение субъектов. Данная категория рисков – это модель и метод осмысления человеческого фактора в реализации программы, проекта. Так как любой этап программы, проекта и его успешность и эффективность опосредованы деятельностью людей, к этой категории относятся риски, связанные с ошибками, просчетами, недопониманием, формальностью исполнения, с дисциплиной исполнения, коррупцией, превалированием собственных интересов над задачами должности.

Риски потребления и социального отчуждения или неприятия результатов программы, проекта

Риски данной категории возникают при неприятии и отторжении результатов программы, проекта у социальных общностей, на которые они были нацелены. Здесь рассматривается социальная общность как гетерогенная организованность со спецификой реакционного поведения.

Риски возникновения новых явлений, порожденных проектными решениями

Риски данной категории возникают в обществе в виде новых явлений отрицательного характера, которые являются результатом проектной деятельности, реализации и функционирования проектных решений [7] (Karavaeva, 2019). Поскольку проектные решения направлены на решение проблем, как реально существующих, так и прогнозируемых, решение которых должно быть начато в настоящем времени, можно говорить не только о положительных результатах решения проблем общества, но и об отрицательных. Так как решение проблем означает выведение на уровень новых, более сложных, и наиболее высоких проблем, их разрешение обуславливает дальнейший прогресс общества.

Риски новых вызовов, на которые должна реагировать программа

Риски данной категории возникают в обществе в виде изменяющегося общества и миропорядка и по отношению к программе, проекту имеют экзогенное влияние, на которое должна ответить программа, проект, как отражение целеполагания.

Риски администрирования

Риски данной категории возникают в случае неадекватного и несоразмерного администрирования управления реализацией программы, проекта. К ним, к примеру, относится риск формального отчета, когда при построении администрирования и предшествующего планирования не заведен проектный темп как мера декомпозиции задач, которая должна быть связана с периодом отчетности в рамках проектной деятельности.

Риски «старения» проектных решений

Эти риски связаны с потерей эффективности проектных решений вследствие эволюционного развития общества, технологий, потребностей людей, мирового порядка и т.д. В результате должна быть дана оценка проектных решений на весь горизонт их планирования и реализуемости в установленные сроки. Также должны быть идентифицированы риски и даны оценки нереализуемости в данные горизонты проектных решений и их неэффективности за счет несвоевременности. Как результат должна быть спроектирована система мониторинга и мер по управлению подобными рисками [10] (Leshchenko, 2019).

Методы идентификации и построения риск-модели категории выполнения/невыполнения мероприятий

Логически конкретные модели факторов риска

«В качестве первой категории рисков, для которой строится методика идентификации рисков, является категория выполнения/невыполнения работ плана и съедания эффективности вследствие реализации человеческого фактора в рамках правового поведения участников проекта» [3] (Bauer, Smirnov, 2018). Исчерпывающая конкретно-эмпирическая факторная модель рисков может быть построена на основании 5-уровневой пирамиды погружения (рис. 5) с помощью логически конкретной модели (далее – ЛК) соответствующего уровня пирамиды:

Рисунок 5. Пятиуровневая пирамида погружения

Источник: составлено автором.

Уровень 1 – идентификация событий и опасностей, где реализуется тот или иной риск, проходит с помощью ЛК «Управляющие слова HAZOP» [1]. Управляющие слова HAZOP стандартизированы в Российской Федерации ГОСТом, который, в свою очередь, является гармонизированным стандартом МЭК 61882:2001 «Исследование опасности и работоспособности (HAZOP)», «Руководство по применению» (IEC 61882:2001 «Hazard and operability studies (HAZOP studies) – Application guide»). Данный уровень является первым и основным. От качества идентификации на данном уровне зависит качество идентификации последующих уровней. На данном уровне идентифицируются именно опасные и нежелательные события. Их причины и факторы идентифицируются и осмысливаются на 2-ом уровне.

Уровень 2 – для каждого идентифицированного события и опасности строится эмпирически конкретная факторная модель с помощью ЛК экзогенной и эндогенной факторной модели. Эмпирически конкретная факторная модель представляется в виде диаграммы «галстук-бабочка» [2]. Настоятельной рекомендацией данной методики является использование диаграммы «галстук-бабочка». Преимущество данной диаграммы – это разведение понятий «событие», «фактор», «последствие», что в дальнейшем убережет от спутывания в обсуждениях и дальнейшей работе с деревьями рисков.

Уровень 3 – риск, описанный диаграммой «галстук-бабочка» как причина возникновения нежелательного события или опасности, декомпозируется на риски, связанные с влиянием человеческого фактора. Риск-модель на данном уровне строится с помощью ЛК-модели «Человеческий фактор» [16]. Данный уровень является анализом категории риска съедания эффективности в части правовой модели поведения участников, исполнителей или членов команды проекта, программы. «Уровни 3 и 5 совместно являются моделью организационных аварий, широко используемой в мировой практике» [8] (Kuk, Vuds, 1994), где человеческий фактор является активным отказом, а организационные факторы – скрытыми отказами.

Уровень 4 – при построении диаграммы «галстук-бабочка» для каждого риска, чья величина риска выше критической границы, проектируются барьеры (действия по предупреждению возникновения события или опасности) и средства восстановления (действия по предупреждению тяжелых последствий при возникновении события или опасности). Данные барьеры и средства восстановления анализируются на влияние на них человеческого фактора при их реализации. В литературе по управлению рисками барьеры и средства восстановления зачастую объединены в один термин – меры реагирования на риск. Это еще одно преимущество диаграммы «галстук-бабочка», которое разводит эти понятия и делает их визуально понятными.

Уровень 5 – каждый идентифицированный риск, связанный с человеческим фактором, анализируется на организационные факторы:

- анализ организационного контекста деятельности;

- условий работы с помощью ЛК «Организационные факторы» [2].

В основе данного анализа лежит философия того, что человек, который находится на «остром конце» системы, то есть непосредственно взаимодействует с процессом, потенциально рискованным, совершает действия, обусловленные факторами организации и организационной среды, в которой он действует. Например, хирург в операционной находится на «остром конце» системы госпиталя. А организация процесса, его обеспечение и управление возложены на других сотрудников «на тупом конце», которые создают факторы, без которых человек на «остром конце» не сможет эффективно и безошибочно действовать. В основу разделения сотрудников «острого конца» и «тупого конца» положен цикл ошибки. Ошибки на «остром конце» видны сразу, а вот ошибки на «тупом конце» и их результаты пролонгированы во времени. По этой причине данный уровень анализа необходим, чтобы избежать навешивания ярлыков взамен принятия эффективного управленческого решения: «увеличить контроль», «никто не справился», «предпринять дисциплинарные меры» и т.д., которые в результате приводят к нулевым эффектам и ускользнувшей возможности оперативно улучшить процессы.

Методика соотнесения логически конкретной модели

Как было отмечено ранее, соотнесение – это особого рода деятельность, требующая ее методологического описания и пояснения, в какой форме это соотнесение может использоваться.

Соотнесение происходит с помощью комбинаций и оформляется в виде таблицы комбинаций (табл. 1), где по вертикали располагаются описание процесса, проекта, программы, продуктов проекта, работ плана, по горизонтали – логически конкретные модели. Данный метод подробно описан как в ГОСТ Р 51901.11-2005 «HAZOP», так и в ряде зарубежных разработок [17], которые ставят целью идентифицировать риски системно, целостно и исчерпывающе.

Таблица 1

Таблица комбинаций


Контрольная точка, работа Плана
Логически конкретные факторные модели
F1
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
F9
F10
F11
а
Б
в
г
д
е
ж
з
к
л
м
1
Контрольная точка 1.1.1. Заключены соглашения о предоставлении субсидий из федерального бюджета бюджетам субъектов Российской Федерации на реализацию мероприятий по стимулированию программ развития жилищного строительства субъектов Российской Федерации
1
1
1
1
1
1
0
1
0
0
0
2












3

























Источник: составлено автором.

Экспертная интерпретация комбинаций следующая. Эксперты осмысливают комбинацию и, если она имеет смысл (комбинация активизирует опыт и интуицию эксперта, и он говорит, что данная комбинация может быть следующим риском или нежелательным событием), то в ячейке пересечения экспертами ставится – 1; если интерпретация данной комбинации не имеет смысла, – 0 (эксперт говорит, что данная комбинация не осмысливается как риск или нежелательное событие); 2 – если интерпретация данной комбинации имеет два смысла и т.д. Интерпретации записываются в отдельной таблице, которая расположена сразу под ней, – «Спецификация интерпретаций рисков или событий» (табл. 2).

Таблица 2

Спецификация интерпретаций рисков или событий

ID
Риск/событие






Источник: составлено автором.

«Приоритизация факторов риска с помощью FMEA-таблиц происходит на основании экспертной оценки величины риска: тяжести последствия «S»; вероятности возникновения «О»; вероятности обнаружения «D» и соотнесения с установленной не ниже «гостовской» критической границы величины риска» [15]. Метод FMEA-анализа стандартизирован в Российской Федерации ГОСТом и является гармонизированным стандартом МЭК 60812:2006 «Методы анализа надежности систем. Метод анализа видов и последствий отказов (FMEA)» (IEC 60812:2006 «Analysis techniques for system reliability – Procedure for failure mode and effects analysis (FMEA)»).

Заключение

Обобщая практику анализа рисков при разработке и реализации государственных программ и политики в России «в настоящее время только входит в практику работы органов государственного управления» [4] (Blinova, Gaganova, 2015).

Современная государственная политика разрабатывается и реализуется в условиях высокой неопределенности: количество опасностей и угроз возрастает не только по типам (финансовые, политические, экологические, техногенные и др.), но и с точки зрения масштаба возможных последствий наступления вероятных событий. Зачастую сама деятельность власти (политические решения, реализация государственных проектов, программ) сопровождается непредсказуемыми негативными факторами, влияющими на определенные сферы общества. Неопределенность в параметрах принятия государственных решений увеличивает высокую и растущую активность изменений во внешней и внутренней среде государственного управления, что требует пересмотра и поиска новых механизмов принятия решений, способствующих адекватному быстрому реагированию на вызовы. Стремительность изменений, хаотизация, слабая адаптивность, низкая скорость политической реакции на проблемы увеличивают риски потенциального ущерба.

По этим причинам все больше и больше внимания при разработке государственной политики уделяется анализу и оценке рисков. Управление рисками все чаще включается в деятельность государственных и муниципальных органов власти, становясь регулярной функцией правительства. Требования устойчивости, роста эффективности, обоснованности правительственных решений, минимизации субъективного фактора в государственном управлении востребованы и могут быть удовлетворены путем внедрения системы управления рисками при разработке государственной политики.

Разработанная методология управления рисками при формировании и реализации государственной политики и отдельных ее компонентов может быть использована как основа для разработки любого ее направления, а также перенесена на региональный и муниципальный уровни с учетом институциональной специфики.

Следовательно, «результаты исследования могут использоваться в практической деятельности органов государственной власти Российской Федерации, субъектов Российской Федерации, органами муниципального самоуправления, а также заинтересованными негосударственными политическими институтами (политическими партиями, общественно-политическими организациями) при разработке собственных программных документов» [5] (Bronnikov, Blinova, 2018). 

[1] «ECAST». Компонент Европейской стратегической инициативы безопасности (ESSIA).

[2] «Модель Чарльза Винсента». Отдел клинического риска, факультет психологии, Университетский колледж Лондона, Лондон WC1E 6BT.


Источники:

1. Приказ Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 29 ноября 2012 г. N 1285-ст «Национальный стандарт РФ. Менеджмент риска. Реестр риска. Руководство по оценке риска опасных событий для включения в реестр риска». (ГОСТ Р 51901.23-2012).
2. Приказ Росстандарта от 17.12.2019 N 1405-ст. взамен «ГОСТа 31010» ввел в действие новый «ГОСТ Р 58771-2019 Менеджмент риска. Технологии оценки риска». «ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Национальный стандарт Российской Федерации. Менеджмент риска. Методы оценки риска» утратил силу с 01.03.2020. Росстандарта от 17.12.2019 N 1405-ст. взамен «ГОСТа 31010» ввел в действие новый «ГОСТ Р 58771-2019 Менеджмент риска. Технологии оценки риска».
3. Бауэр В.П., Смирнов В.В. «О разработке средств моделирования для Федеральной системы управления рисками». В сборнике: «Концепция федеральной системы управления рисками в области экономической безопасности». Сборник материалов всероссийского симпозиума «Проблемы стратегического управления». 2018. С. 57-68.
4. Блинова Н.В., Гаганова Е.В. «Оценка рисков при разработке государственных программ и политики: российская практика». // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2015. - №2(11). С. 52-54
5. Бронников И.А., Блинова Н.В. «Управление рисками в процессе формирования и реализации государственной политики: подходы и технологии» / Политическая наука // Институт научной информации по общественным наукам РАН. // Москва. – 2018. - № S. С. 267-291
6. Городецкий А.Е. «Об исходных предпосылках разработки национальной системы управления рисками экономической безопасности». // Экономическая безопасность. – 2018. – Том 1. – № 1. – С. 9-20.
7. Караваева И.В. «Риски сдерживания темпов экономического роста: причины возникновения и возможности устранения». // Экономическая безопасность. – 2019. – Том 2. – № 1. – С. 5-12.
8. Кук Р.И., Вудс Д.Д. «Работа на «остром конце»: сложность человеческой ошибки». В: Богнер М.С., изд. «Человеческие ошибки в медицине». Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум, 1994: 255-310.
9. Лев М.Ю., Колпакова И.А. «Бюджетные факторы реализации государственных программ и национальных проектов в системе экономической и социальной безопасности России». // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – Том 10. – № 5. – С. 1521-1534.
10. Лещенко Ю.Г. «Финансовый мониторинг как механизм обеспечения экономической безопасности Российской Федерации». // Экономическая безопасность. — 2019. — Том 2. — № 4. — С. 371–000.
11. Тебякин А.А., Шевченко М.В. «Управление рисками реализации государственных программ Российской Федерации: теоретические подходы к решению проблемы». // Экономическая безопасность. – 2020. – Том 3. – № 1. – С. 31-40.
12. Щедровицкий Г.П. «Современная наука и задачи развития логики (1954)». // Философия. Наука. Методология // Москва 1997. С. 25-56.
13. Щедровицкий Г.П. «Оргуправленческое мышление: идеология, методология, технология (курс лекций)». // Из архива Г.П. Щедровицкого. Т.4.М.: Путь, 2000 (2003 – 2-е издание).
14. Щедровицкий Г.П. «Российская политическая энциклопедия (РОССПЭН)». 2010, (Философия России второй половины XX века). С. 329.
15. Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. «ГОСТ Р 51901.12-2007 (МЭК 60812:2006) Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов FMEA». Электронный ресурс, режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200062125 (дата обращения 09.09.2020).
16. Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. «Национальный стандарт ГОСТ Р МЭК 62508-2014 Менеджмент риска. Анализ влияния на надежность человеческого фактора». Электронный ресурс, режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200113803(дата обращения 09.09.2020).
17. Streimelweger Barbara. «Human-Factor-Based Risk Management in the Healthcare to Improve Patient Safety». University of Geneva, Geneva, Switzerland Katarzyna Wac, University of Geneva, Geneva, Switzerland Wolfgang Seiringer, Vienna University of Technology, Vienna, Austria.

Страница обновлена: 18.09.2020 в 11:40:19