Вероятностные методы оценки рисков



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Вероятностные методы оценки рисков



 

Риск, связанный с проектом, характеризуется тремя факторами:

• событие, связанное с риском (или рисковое событие);

• вероятность рисков;

• сумма, подвергаемая риску.

Чтобы количественно оценить риски, необходимо знать все возможные последствия принимаемого решения и вероятность последствия этого решения. Выделяют два метода определения вероятности.

 

Объективный метод определения вероятностиоснован на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Частота при этом рассчитывается на основе фактических дан­ных. Так, например, частота возникновения некоторого уровня потерь А в процессе реализации инвестиционного проекта может быть рассчитана по классической формуле

 

f (А) = n (A)                                                                                                                  

           n                                                              (5.1)

где f(А) — частота возникновения некоторого уровня потерь;

n(А) — число случаев наступления этого уровня потерь;

n — общее число случаев в статистической выборке, вклю­чающее как успешно осуществленные, так и неудавшиеся ин­вестиционные проекты предприятия.

При вероятностных оценках рисков в случае отсутствия достаточного объема информации для вычисления частот ис­пользуются показатели субъективной вероятности, т. е. экспер­тные оценки.

 

Субъективная вероятностьявляется предположением относительно определенного результата, основывающимся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных усло­виях.

Важными понятиями, применяющимися в вероятностном анализе рисков, являются понятия:

 * альтернативы,

 * состояния среды,

 * исхода.

Альтернативаэто последовательность действий, на­правленных на решение некоторой проблемы.

Примеры аль­тернатив: приобретать или не приобретать новое оборудова­ние; решение о том, какой из двух станков, различающихся по характеристикам, следует приобрести; следует ли внедрять в производство новый продукт и т. д.

 

Состояние средыситуация, на которую лицо, принима­ющее решение (в нашем случае — инвестор), не может оказы­вать влияние (например, благоприятный или неблагоприятный рынок, климатические условия и т д.).

 

Исходы (возможные события) возникают в случае, когда альтернатива реализуется в определенном состоянии среды.

Это некая количественная оценка, показывающая последствия определенной альтернативы при определенном состоянии среды (например, величина прибыли, величина урожая и т д.).

 

Анализируя и сравнивая варианты инвестиционных проек­тов, инвесторы действуют в рамках теории принятия решений.

Как уже было отмечено выше, понятие неопределенности и рис­ков различаются между собой. Вероятностный инструментарий позволяет более четко разграничить их. В соответствии с этим в теории принятия решений выделяют три типа моделей:

 

1. Принятие решений в условиях определенностилицо, принимающее решение (ЛПР), точно знает последствия и исходы любой альтернативы или выбора решения. Эта модель нереа­листична в случае принятия решения о долгосрочном вложении капитала.

 

2. Принятие решений в условиях рисковЛПР знает ве­роятности наступления исходов или последствия для каждого решения

3 Принятие решения в условиях неопределенностиЛПР не знает вероятностей наступления исходов для каждого реше­ния.

  Если имеет место неопределенность (т. е. существует воз­можность отклонения будущего дохода от его ожидаемой вели­чины, но невозможно даже приблизительно указать вероятности наступления каждого результата), то выбор альтернативы инвестирования может быть произведен на основе одного из трех критериев:

                                                                                                            

1. Критерий МАХМАХ(критерий оптимизма)—определяет альтернативу, которая максимизирует максимальный результат  для каждой альтернативы:                         

J = maxmam(fkf),                                                       (5.2)

где fkj — оценка j-ой альтернативы при k-м варианте ситуации.       

 

2. Критерий MAXMIN(критерий пессимизма) — определяет альтернативу, которая максимизирует минимальный результат для каждой альтернативы:     

 

J = maxmim(fkf),                                                  (5.3)

3. Критерий БЕЗРАЗЛИЧИЯвыявляет альтернативу с максимальным средним результатом (при этом действует негласное предположение, что каждое из возможных состояний среды может наступить с равной вероятностью, в результате выбирается альтернатива, дающая максимальную величину математического ожидания):

                         n

J = max {1∕n x ∑fkj},                                         (5.4)

                       k=1

Например, решение о капиталовложениях вряд ли будет принято в условиях полной неопределенности, так как инвестор приложит максимум усилий для сбора необходимой информации.

 По мере осуществления определенной целенаправленной деятельности к инвестору поступает дополнительная информация об условиях осуществления деятельности, и, таким образом, ранее существовавшая неопределенность "снимается".

При этом информация, касающаяся деятельности, может быть как выражена, так и не выражена в вероятностных законах распределения.

Поэтому в контексте анализа инвестиционной целенаправленной деятельности следует рассматривать ситуацию принятия решения в условиях рисков.

Итак, в этом случае:

- известны (предполагаются) исходы или последствия каж­дого решения о выборе варианта инвестирования;

- известны вероятности наступления определенных состо­яний среды.

На основе вероятностей рассчитывают стандартные харак­теристики рисков.

1. Математическое ожидание (среднее ожидаемое значе­ние) — средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их достижения:

Е = ∑(Xi x Pi), (5.5)

где Xi — результат (событие или исход, например величина дохода);

Pi — вероятность получения результата Хi.

2. Дисперсия — средневзвешенное суммы квадратов от­клонений случайной величины от ее математического ожидания (т. е. отклонений действительных результатов от ожидаемых) — мера разброса:

S2 = D = ∑[(Xi - ∑)2 x P(Xi)], (5.6)

Квадратный корень из дисперсии называется стандартным отклонением.

Обе характеристики являются абсолютной мерой рисков.

 

3. Коэффициент вариации — служит относительной мерой рисков:

C = S/E.                   (5.7)

 

4. Коэффициент корреляции показывает связь между пе­ременными, состоящую в изменении средней величины одного из них в зависимости от изменения другого:

 

R(X1,X2) = Cov(X1,X2)                                                   (5.8)                                          

             s(X1) x (X2)

где Cov(X1,X2) = E[(X1 – E(X1)) х (Х2 - Е(Х2))], (5.9)
           

       Положительный коэффициент корреляции означает поло­жительную связь между величинами, и чем ближе к единице, тем сильнее эта связь. R = 1 означает, что связь между переменными функциональная.           

       При проведении анализа рисков предприятия сначала определяются вероятные пределы изменения всех "рисковых" факторов (или критических переменных), а затем проводятся
последовательные проверочные расчеты при допущении, что переменные случайно изменяются в области своих допустимых значений.

       На основании расчетов результатов деятельности предприятия при большом количестве различных обстоятельств анализ рисков позволяет оценить распределение вероятности различных вариантов осуществления деятельности и ее ожидаемую эффективность.

 

Экспертный анализ рисков

                                                                                                

Экспертный анализ рисков применяют на начальных этапах работы в определенной целенаправленной деятельности предприятия в случае, если объем исходной информации является недостаточным для количественной оценки эффективности (пог­решность результатов превышает 30%) и рисков предприятия.

Достоинствами экспертного анализа рисков являются отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогос­тоящих программных средствах, возможность проводить оценку до расчетов эффективности деятельности, а также простота расчетов. К основным недостаткам следует отнести трудность привлечения независимых экспертов и субъективность оценок.

Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны:      

• иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении разработчика информации о деятельности;    

• иметь достаточный уровень креативности мышления;      

• обладать необходимым уровнем знаний в соответствующей области;

• не иметь личных предпочтений в отношении определенной деятельности;

• иметь возможность оценивать любое число идентифици­рованных рисков.

 

 

Алгоритм экспертного анализа следующий (рис. 5.10).

Рис. 5.10. Этапы алгоритма экспертного анализа рисков



Последнее изменение этой страницы: 2021-04-04; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.235.120.150 (0.006 с.)