Статистичний підхід до оцінювання ризику

Оскільки сама поява ризиків значною мірою зумовлена ймовірнісним характером процесів, що відбуваються в економіці та суспільстві, то для оцінювання ризику цілком логічно застосовувати апарат теорії ймовірностей та математичної статистки. Це досить ґрунтовні наукові течії, в межах яких розроблено потужний інструментарій аналізу випадкових явищ та процесів, виявлення тенденцій та закономірностей їх розвитку. Ми звернемо увагу лише на найпростіші показники, застосування яких дає змогу вирішувати практичні завдання оцінювання ризику. Проте перш ніж розглянути самі показники, варто звернутися до алгоритму, який є загальною послідовністю дій щодо реалізації статистичного підходу до оцінювання ризику.

Першим кроком цього алгоритму є опис досліджуваної проблеми. На ньому відбувається змістовний аналіз проблемної ситуації, в якій постає завдання оцінювання ризику, визначаються фактори ризику. При цьому з'ясовують, у чому саме полягає ризик для суб'єкта підприємництва та які завдання його оцінки. Наприклад, ризик може полягати у невизначеності параметрів економічного середовища діяльності (цін, попиту тощо) в майбутньому. Тоді завдання для суб'єкта підприємництва полягає в прогнозуванні цих параметрів, а ризик — рівень точності таких прогнозів і величина очікуваних (можливих) втрат у разі відхилення фактичних значень цих параметрів від прогнозованих.

На другому кроці приймають перше рішення шляхом відповіді на запитання: "Чи можливе використання статистичного підходу для оцінювання ризику в конкретній ситуації?" Підставою для відповіді на це питання є результати аналізу проблемної ситуації, здійсненого на першому кроці. В разі негативної відповіді приймають рішення відмовитися від застосування статистичного підходу і скористатися іншими методами оцінювання ризику, і на цьому алгоритм завершено. Якщо ж відповідь позитивна, переходять до третього кроку.

На третьому кроці теж приймається рішення: "Чи достатньо інформації для застосування статистичного підходу до оцінювання ризику?" Важливість цього питання при використанні статистичного підходу пояснюється тим, що сутність більшості процедур статистичного аналізу полягає в обробці інформаційних даних. Отже, за відсутності необхідних відомостей використання статистичного підходу на практиці неможливе, навіть якщо за змістом завдання допускає це. Тому в разі негативної відповіді на запитання третього кроку повертаються до першого кроку для додаткового аналізу проблемної ситуації та визначення можливості отримання необхідних даних. У випадку, якщо відповідь позитивна, тобто інформаційне забезпечення достатнє, відбувається перехід до четвертого кроку.

На четвертому кроці відбувається вибір конкретного методу оцінювання ризику. Підставою для цього є відомості, отримані в результаті змістовного аналізу проблемної ситуації, а також дані щодо рівня інформаційного забезпечення. На цьому етапі обґрунтовується вибір як методу оцінювання, так і конкретних показників. Приклади типових показників, які прийнято використовувати для оцінювання ризику при статистичному підході, наведено нижче (це ймовірність виникнення несприятливої події, величина можливих збитків від неї, показник очікуваних втрат, дисперсія, середньоквадратичне відхилення тощо). Що ж до прикладів статистичних методів, які можуть використовуватися для оцінювання ризику, то можна виокремити методи регресійно-кореляційного аналізу, факторного аналізу тощо. В разі якщо метод оцінювання та показники обрано, переходять до п'ятого кроку.

На п'ятому кроці практично застосовують обраний метод оцінювання і обчислення відповідних оцінок ризику для фактичних даних конкретної проблемної ситуації. Після цього переходять до шостого кроку.

На шостому кроці здійснюється інтерпретація отриманих результатів. Так, наприклад, обчислене значення того або іншого показника зіставляється зі шкалою його можливих значень і робиться висновок щодо рівня ризику, про який свідчить цей показник. Для задач, у яких виявлено залежність між окремими показниками (наприклад регресійно-кореляційний аналіз), з'ясовують також характер впливу залежних показників на значення результуючого.

На сьомому кроці перевіряється відповідність отриманих результатів оцінювання рівня ризику певним інтуїтивним очі­куванням або іншим даним. Це досить відповідальний етап, оскільки формальне застосування навіть найдосконалішого інструментарію оцінювання без ретельного аналізу адекватності отриманих результатів може призвести до отримання хибних оцінок та виникнення істотних втрат при прийнятті на їх основі управлінських рішень. І саме вміння давати коректну відповідь на запитання сьомого кроку значною мірою визначає рівень кваліфікації фахівця, що здійснює аналіз. Оскільки технічний складник цієї процедури для широкого кола стандартних завдань здійснюється досить просто з використанням спеціалізованих програмних засобів, то важливо точно визначити адекватність отриманих оцінок, їх відповідність реальній аналізованій ситуації.

У разі якщо на цьому етапі виникли сумніви у адекватності отриманих оцінок, повертаються до першого кроку, тобто до повторного аналізу проблемної ситуації з метою виявлення додаткових обставин. Це дасть можливість або підтвердити достовірність отриманих результатів оцінювання, або здійснити процедуру оцінювання повторно з використанням додаткової інформації та припущень. Якщо ж і повторне оцінювання не дозволяє отримати результат, що відповідає очікуванням, варто скористатися іншими методами.

Якщо на сьомому кроці перевірка реалістичності оцінок підтвердила їх відповідність очікуванням, то переходять до останнього формального кроку.

На восьмому кроці відбувається оформлення результатів. Цей етап формальний і може в окремих випадках не реалізову­ватися (наприклад, коли процедуру аналізу здійснював ко­ристувач інформації). Якщо інформація потрібна стороннім споживачам, то оформлення результатів роботи може бути ви­конане у формі підготовки відповідного звіту про проведене до­слідження або у формі аналітичної записки.

Тепер, маючи загальне уявлення про процедуру застосуван­ня статистичного підходу до оцінювання ризику, можемо дещо детальніше розглянути найпоширеніші статистичні показни­ки, які використовують для цього. Отже, для оцінювання ри­зику прийнято використовувати низку статистичних показни­ків, серед яких можна виокремити абсолютні та відносні. Роз­глянемо спочатку абсолютні показники.

Одним з найпростіших є ймовірність виникнення збитків або недоодержання доходів порівняно з прогнозованим варі­антом:

R = Р(Х),

Х — випадкова величина збитку.

Правило інтерпретації цього показника таке: чим більше значення В, тим більші ризики, оскільки чим більша ймовір­ність виникнення збитків, тим гірше це для підприємства. Проте істотною вадою цього показника є неврахування вели­чини збитків, що можуть виникнути внаслідок настання ви­падкової події. Тому що навіть дуже висока ймовірність втрати незначної суми (наприклад загубити в транспорті одну гривню) може насправді сприйматись як значно менша загроза, ніж менша ймовірність втрати великої суми (наприклад, втратити внаслідок викрадення незастрахований автомобіль). Тому, як правило, цей показник як самостійну оцінку ризику не вико­ристовують.

Другим показником рівня ризику може бути величина можливого збитку. В цьому випадку R = X.

Динаміку зміни цього показника інтерпретують аналогічно до ймовірності — чим більше значення показника, тим гірше це для підприємства. Його вади теж пов'язані з імовірністю, точніше з тим, що вона не враховується у цьому показнику.

Третім показником ризику є величина очікуваних збитків, що визначається як добуток величини можливих збитків та ймовірності їх виникнення, тобто як добуток двох попередніх показників:

R = ХР(Х).

Цей показник вже враховує і величину можливих збитків, і ймовірність їх виникнення, тому досить поширений та актив­но використовується і як самостійна оцінка ризику, і в системі з іншими показниками або в складі комплексних показників.

Четвертим статистичним показником ризику є міра варіа­ції можливого результату, що може бути оцінена з використан­ням або показника дисперсії (D_x), або показника середньоквадратичного відхилення (х), що визначається як корінь квад­ратний з дисперсії. Один з варіантів формули дисперсії має вигляд

де X. — величина фінансового результату, що може бути отримана в і-му випадку,

Р. — імовірність отримання і-го варіанта результату. Величина математичного очікування Е обчислюється за формулою

Ще раз підкреслимо, що і дисперсія, і середньоквадратичне відхилення як показники ризику дадуть змогу оцінити рівень нестабільності динаміки певного показника, варіацію можли­вого результату. З огляду на це, більше значення таких показ­ників відповідає більшому рівню ризику, і навпаки.

Одним з найпоширеніших статистичних показників оціню­вання ризику у відносному вираженні є коефіцієнт варіації, який обчислюється за формулою

тобто як співвідношення середньоквадратичного відхилення та математичного очікування випадкової величини X.

Перевагою коефіцієнта варіації як відносного показника порівняно з абсолютним є те, що його значення прямо не зале­жить від розмірності аналізованої величини (змінної). Тому для нього може бути запропонована певна універсальна пікала інтерпретації значень. Так вважають, що рівень ризику низь­кий, якщо коефіцієнт варіації менше ніж 0,1. Значенням ко­ефіцієнта варіації в діапазоні від 0,1 до 0,25 відповідає серед­ній (помірний) рівень ризику. І в разі перевищення ним зна­чення 0,25 вважається, що рівень ризику високий. Проте при застосуванні цього показника слід пам'ятати, що для величин (змінних), значення яких може бути як додатним, так і від'єм­ним (особливо, якщо воно взагалі коливається близько нуля), коефіцієнт варіації може дати неадекватну оцінку ризику. Це пояснюється тим, що у випадку коливання значень змінної близько нуля знаменник коефіцієнта варіації (математичне очікування випадкової величини) буде близьким до нуля, тоб­то значення коефіцієнта може бути дуже великим, що не від­повідає реальному рівню ризику.

Дата добавления: 2015-07-16