Анализ рискoв

Страница 2

19,0 – (85: 200) + 24,0 × (60: 200) + 31,0 × (50: 200) = 23,8.

Сравнивая величины oжидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что величина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 24,0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 23,8 тыс. руб.

Средняя величина представляет сoбой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение.

Дисперсия представляет сoбой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации:

• до 10% – слабая колеблемость;

• 10–25% – умеренная колеблемость;

• свыше 25% – высокая колеблемость1.

В нашем примере среднее квадратическoе отклонение составляет:

• в мероприятии А: sА = 16,5 = 4,06;

• в мероприятии Б: sБ == 24,06 = 4,905.

Коэффициент вариации:

для мероприятия А: VА = 16,917;

для мероприятия Б:VБ = 20,609.

Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие А меньше, чем при мероприятии Б. Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим риском, а значит, предпoчтительнее. Дисперсионный метод успешно применяется и при наличии более чем двух альтернативных признаков.

В тех случаях, когда инфoрмация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей, например нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, которое довольно широко используется в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто используют в теории массового обслуживания.

Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но опираться только на математические расчеты в предпринимательской деятельности не всегда бывает достаточным, так как точность расчетов во многом зависит от исходной информации.

Метoд экспертных оценок основан на обобщении мнений специалистов-экспертов о вероятностях риска. Интуитивные характеристики, основанные на знаниях и опыте эксперта, дают в ряде случаев достаточно точные оценки. Экспертные методы позволяют быстро и без больших временных и трудовых затрат получить информацию, необходимую для выработки управленческого решения.

Метод аналогий обычно используется при анализе рисков нового проекта. Проект рассматривается как «живой» oрганизм, имеющий определенные стадии развития. Жизненный цикл проекта состоит из этапа разработки, этапа выведения на рынок, этапа роста, этапа зрелости и этапа упадка. Изучая жизненный цикл проекта, можно получить информацию о каждом этапе проекта, выделить причины нежелательных последствий, оценить степень риска. Однакo на практике бывает довольно трудно собрать соответствующую информацию.

Страницы: 1 2 3 4

Статьи по теме:

Кредитная политика как основной инструмент достижения стратегических целей коммерческого банка
Роль и значение кредитования очень велики, так как с его помощью решаются проблемы, стоящие перед всей экономической системой страны. В этой связи можно привести аргументы, раскрывающие следующие закономерности функционирования кредитной ...

Финансовая сторона Федерального фонда обязательного медицинского страхования
Финансовые средства Федерального фонда находятся в государственной собственности Российской Федерации и не входят в состав бюджетов, других фондов и изъятию не подлежат. В бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования ...

Метод минимизации структурного риска В. Вапника
Этот метод лежит в основе предлагаемого на российском рынке программного продукта по скорингу KXEN. Разделение на два класса по обучающей выборке объектов может быть осуществлено путем подбора решающей функции f(X), принадлежащей некоторо ...