Всё множество изученных методов расчёта риска можно сгруппировать в несколько подходов:
Первый подход: риск оценивается как сумма произведений возможных ущербов, взвешенных с учетом их вероятности.
Второй подход: риск оценивается как сумма рисков от принятия решения и рисков внешней среды (независимых от наших решений).
Третий подход: риск определяется как произведение вероятности наступления отрицательного события на степень отрицательных последствий.
Всем этим подходам в той или иной степени присущи следующие недостатки:
-не показана четко взаимосвязь и различия между понятиями “риск” и “неопределённость”;
-не отмечена индивидуальность риска, субъективность его проявления;
-спектр критериев оценки риска ограничен, как правило, одним показателем.
Кроме того, включение в показатели оценки риска таких элементов, как альтернативные издержки, упущенная выгода и т. д., встречающееся в литературе [14], нецелесообразно, т.к. они в большей степени характеризуют доходность, нежели риск.
Рассмотрим риск как возможность (Р) потерь (L), возникающую вследствие необходимости принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости. При этом особо подчеркивается, что понятия “неопределённость” и “риск” не тождественны, как это зачастую считается, а возможность наступления неблагоприятного события не следует сводить к одному показателю – вероятности. Степень этой возможности можно характеризовать различными критериями: вероятность наступления события; величина отклонения от прогнозируемого значения (размах вариации); дисперсия; математическое ожидание; среднее квадратическое отклонение; коэффициент асимметрии; эксцесс, а также множеством других математических и статистических критериев.
Кроме того, особо отмечается, что при оценке риска следует учитывать индивидуальную толерантность к риску (µ), которая описывается кривыми индифферентности или полезности. Таким образом, рекомендуется описывать риск тремя вышеупомянутыми параметрами (1):
Риск = {Р; L; µ } (1)
Сравнительный анализ статистических критериев оценки риска и их экономическая сущность. Вероятность (Р) события (Е) – отношение числа К случаев благоприятных исходов, к общему числу всех возможных исходов (М).
Р (Е)= К / М (2)
Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом.
Субъективный метод основан на использовании субъективных критериев (суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта) и вероятность события в этом случае может быть разной, будучи оцененной разными экспертами.
Размах вариации (R) – разница между максимальным и минимальным значением фактора
R= Xmax - Xmin (3)
Этот показатель дает очень грубую оценку риску, т.к. он является абсолютным показателем и зависит только от крайних значений ряда.
Дисперсия – сумма квадратов отклонений случайной величины от ее среднего значения, взвешенных на соответствующие вероятности.
к=n
Vаr(Е) = S рк (Хк - М(Е))2 (4)
к=1
где М(Е) – среднее или ожидаемое значение (математическое ожидание) дискретной случайной величины Е определяется как сумма произведений ее значений на их вероятности:
к=n
М(Е)= S Хкрк (5)
к=1
На практике результаты анализа более наглядны, если показатель разброса случайной величины выражен в тех же единицах измерения, что и сама случайная величина. Для этих целей используют стандартное (среднее квадратическое) отклонение σ (Е).
(6)
Все вышеперечисленные показатели обладают одним общим недостатком – это абсолютные показатели, значения которых предопределяют абсолютные значения исходного фактора. Гораздо удобней поэтому использовать коэффициент вариации (СV).
СV=s (E)/M (E) (7)
Определение CV особенно наглядно для случаев, когда средние величины случайного события существенно различаются. |
обратная связь
