Загальна характеристика методів оцінювання ризиків

 

При кількісному аналізі ризику можуть використовуватися різні методи оцінювання. Найбільш розповсюджені три групи методів:

ü статистичні методи;

ü методи експертного оцінювання;

ü розрахунково-аналітичні методи.

Загальна характеристика сутності цих методів і умови їхнього використання представлені в табл. 7.

 

Таблиця 7. Сутність і умови використання різних методів оцінки ризиків

Статистичні методи

Статистичний метод полягає у вивченні статистики втрат і прибутку, що мали місце на даному чи аналогічному підприємстві, з метою визначення імовірності події, установлення величини ризику. Імовірність означає можливість одержання певного результату.

Наприклад, імовірність успішного просування нового товару на ринку протягом року становить 3/4, а неуспіх — 1/4. Величина ризику вимірюється двома показниками: середнім очікуваним значенням і мінливістю можливого результату.

Середнє очікуване значення пов’язане з невизначеністю ситуації. Воно виражається у вигляді середньозваженої величини всіх можливих результатів Е(х), де імовірність кожного результату А використовується як частота чи вага, що відповідає значенням Х. У загальному вигляді це можна записати так:

Е(х) = А1Х1 + А2Х2 +...+ АnXn.

Припустимо, що при просуванні нового товару захід А з 200 випадків давав прибуток 20 тис. грн з кожної одиниці товару в 90 випадках (імовірність 90:200=0,45), прибуток 25 тис.грн у 60 випадках (імовірність 60:200=0,30) і прибуток 30 тис.грн у 50 випадках (імовірність 50:200=0,25). Середнє очікуване значення прибутку становитиме:

20,0 0,45 + 25,0*30 + 30*0,25 = 24 (тис. грн)

Здійснення заходу Б з 200 випадків давало прибуток 19 тис. грн у 85 випадках, прибуток 24 тис. грн — у 60 випадках, 31 тис. грн — у 50 випадках. При заході Б середній очікуваний прибуток становитиме:

19,0*(85:200) + 24,0*(60:200) + 31,0*(50:200) =23,0 (тис. грн)

Порівнюючи величини очікуваного прибутку при вкладенні капіталу в заходи А і Б, можна зробити в висновок, що величина одержуваного прибутку при заході А становить 20–30,0 тис. грн, а середня величина — 24 тис. грн; у заході Б величина одержуваного прибутку становить 19,0–31, 0 тис.грн, а середня — 23,0 тис. грн. Середня величина являє собою узагальнену кількісну характеристику і за нею не можна прийняти рішення на користь якого-небудь варіанта вкладення капіталу. Для остаточного рішення необхідно вимірити розмах чи мінливість показників, тобто визначити мінливість можливого результату.

Особливий інтерес становить кількісне оцінювання економічного ризику за допомогою методів математичної статистики. Головні інструменти цього методу оцінювання:

імовірність появи випадкової величини (Pi);

математичне очікування (М) чи середнє значення (Хср) досліджуваної випадкової величини (наслідків якої-небудь дії, наприклад доходу, прибутку і т.п.);

дисперсія (D= δ²);

стандартне (середньоквадратичне) відхилення (δ);

коефіцієнт варіації (υ);

розподіл імовірності досліджуваної випадкової величини.

Для прийняття рішення потрібно знати величину (ступінь) ризику, що виміряється двома критеріями:

1) середнє очікуване значення (математичне очікування);

2) коливання (мінливість) можливого результату.

Середнє очікуване значення (Хср = М) – це середньозважене значення величини події, що пов’язана з невизначеною ситуацією:

де Хі — значення випадкової величини.

Середнє очікуване значення вимірює результат, який ми очікуємо в середньому.

Середня величина (Хср) являє собою узагальнену кількісну характеристику і не дозволяє прийняти рішення на користь якогонебудь варіанту вкладення капіталу.

Однак для прийняття рішення необхідно так само виміряти коливання показників, тобто визначити міру мінливості можливого результату.

Коливання можливого результату являє собою міру відхилення очікуваного значення від середньої величини.

Для цього на практиці звичайно застосовують два близько пов’язані критерії: дисперсію і середньоквадратичне відхилення.

Дисперсія – середнє зважене з квадратів відхилень дійсних результатів від середніх очікуваних.

Середньоквадратичне відхилення – це корінь квадратний з дисперсії. Він є іменованою величиною і вказується в тих самих одиницях, у яких вимірюється; ознака, що варіює:

δ=√D(X).

Дисперсія і середньоквадратичне відхилення служать мірами абсолютного коливання і вимірюються в тих же фізичних одиницях, у яких вимірюється ознака, що варіює. Для аналізу звичайно використовується коефіцієнт варіації.

Коефіцієнт варіації являє собою відношення середньоквадратичного відхилення до середньої арифметичної і показує міру відхилення отриманих знань:

γ=δ/M чи γ=δ/Хср

Коефіцієнт варіації — відносна величина. Тому на його розмір не впливають абсолютні значення досліджуваного показника.

За допомогою коефіцієнта варіації можна порівнювати навіть коливання ознак, виражених у різних одиницях виміру. Коефіцієнт варіації може змінюватися від 0 до 100%. Чим більший коефіцієнт, тим сильніше коливання.

В економічній статистиці встановлена така оцінка різних значень коефіцієнта варіації:

до 10% — слабке коливання;

до 10–25% — помірне;

понад 25% — високе.

Відповідно, чим вище коливання, тим більший ризик.

Перевага статистичного методу – простота математичних розрахунків, а явний недолік — необхідність великої кількості вихідних даних, оскільки чим більший масив вихідних даних, тим точніший розрахунок.

За допомогою статистичного методу оцінки ризику можна оцінити не тільки ризик конкретної угоди, а й підприємства в цілому за певний проміжок часу.

Однак статистичним методом неможливо користуватися, якщо досліджуваний об’єкт — нове недавно зареєстроване підприємство. Відзначимо, що дисперсія сигналізує про наявність ризику, але при цьому приховує напрям відхилення від очікуваного значення. Підприємцю часто потрібно, знати, що найбільш імовірно: втрати чи прибуток у результаті здійснення угоди.