Статистический метод.

Этот метод широко применяется и в тех случаях, когда при проведении количественного анализа фирма располагает значительным объемом аналитико-статистической информации по необходимым элементам анализируемой системы за n-количество периодов времени. Во время проведения анализа используются данные, касающиеся результативности осуществления фирмой рассматриваемых действий.

При использовании этого метода степень риска выражается через величину среднеквадратического отклонения от ожидаемых величин.

Степень риска представляет собой вероятность наступления случая потерь (вероятность реализации риска), а также размер возможного ущерба от него.

Неопределенность хозяйственных ситуаций во многом определяется фактором случайности. Случайной называют такую величину, которая в результате испытания примет одно и только одно возможное значение, неизвестное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены. Как следует из теории вероятностей, а именно, из теории распределения Пуассона при большом количестве наблюдений за случайными событиями, их повторение происходит с определенной частотой. Частота случайного события представляет собой отношение числа появления этого события к общему числу наблюдений. Статистическая устойчивость случайной величины означает, что при многократном наблюдении ее значения мало изменяются. Это является причиной того, что частоты случайного события группируются около некоторого числа. Устойчивость частоты отражает объективное свойство случайного события, состоящее в определенной степени его возможности. Мера данной возможности конкретного случайного события представляет собой его вероятность. Вокруг этого числа вероятности группируются частоты конкретного события.

Данное свойство случайных величин особенно важно для теории риска с той точки зрения, что оно дает возможность прогнозировать вероятность реализации конкретных видов риска, т. е. дать им количественную оценку.

Сущность статистического метода оценки степени риска основывается на теории вероятности распределения случайных величин. Это положение означает, что, имея достаточное количество информации о реализации определенных видов риска в прошлых периодах для конкретных видов предпринимательской деятельности, любой субъект хозяйствования способен оценить вероятность реализации их в будущем. Данная вероятность и будет степенью риска.

Статистический метод по определению риска проекта используется для вычисления ожидаемой продолжительности каждой работы и проекта в целом. Суть этого метода заключается в том, что для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, касающиеся результативности осуществления рассматриваемых операций. Частота возникновения некоторого уровня потерь находится по следующей формуле:

Ф = К/К_общ,

где Ф — частота возникновения некоторого уровня потерь;

К — число случаев наступления определенного уровня потерь;

К_общ — общее число случаев в статистической выборке.

Для построения кривой риска и определения уровня потерь вводится такое понятие как область риска.

Для расчета степени определенного вида риска необходимо знать закон его распределения, т.е. владеть информацией о том:

— при наличии каких условий он может быть реализован;

— как его реализация будет отражена на деятельности хозяйственного субъекта.

Математическое ожидание данного отражения представляет собой сумму произведений всех возможных значений на вероятность их возникновения:

М(Х) = Х₁Р₁+Х₂Р₂+...+ Х_пР_п>

где: М(Х) — математическое ожидание;

Х₁ , Х₂, Х_п — значения, которые может принимать исследуемый параметр в зависимости от конкретных условий;

Р₁, Р₂, Р_n - вероятность принятия этих значений.

Таким образом, вероятностный смысл математического ожидания конкретного параметра от проведения предпринимательской деятельности состоит в том, что оно приближенно равно среднему арифметическому его наблюдаемых (возможных) значений.

Однако, математическое ожидание еще не является полной характеристикой случайной величины. Для более полной ее характеристики необходимо использовать и другие числовые характеристики. Так, для того, чтобы оценить, каким образом будут рассеяны значения выбранного параметра (например, прибыли) от его среднего прогнозируемого значения (т. е. от математического ожидания) целесообразно использовать такую характеристику, как дисперсия. Теория вероятностей определяет дисперсию как математическое ожидание квадрата отклонения

D(X) =Σ ((X) - M(X))² *n / Σn

Величина, при помощи которой можно оценивать рассеяние (отклонение) возможных значений случайной величины от ее среднего значения, называется среднеквадратичееким отклонением. Среднеквадратическое отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии.

Среднее ожидаемое значение отклонения прибыли от ее среднеожидаемого значения (среднеквадратическое отклонение) s рассчитывается по формуле:

где X - величина прибыли в каждом отдельном случае,

п - общее число случаев.

Таким образом, экономический смысл среднеквадратического отклонения с точки зрения теории рисков состоит в том, что оно является характеристикой конкретного риска, которая показывает максимально возможное колебание определенного параметра от его среднеожидаемого значения. Данное положение позволяет использовать cреднеквадратическое отклонение как показатель степени риска с точки зрения вероятности его реализации. Причем, чем больше величина среднеквадратического отклонения, тем рискованнее данное управленческое решение и, соответственно, более рискован данный путь развития предприятия.

Однако, величина среднеквадратического отклонения, являясь характеристикой предпринимательского риска, еще не дает возможности проводить сравнения рискованности направлений деятельности и конкретных ситуаций по признакам (потерям), выраженным в разных единицах (например, финансовыми результатами, которые выражены в денежных единицах и объемом производства, который может быть выражен в натуральных единицах). Теория рисков разрешает данное противоречие путем введения коэффициента вариации.

Коэффициент вариации — это относительная величина, которая рассчитывается как отношение среднеквадратического отклонения к средней арифметической (математическому ожиданию):

V=σ/M(X)

где: V — коэффициент вариации,

σ — среднеквадратическое отклонение.

С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колебания признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации может изменяться в пределах от 0 до 100%. При этом, чем меньше его значение, тем большая стабильность прогнозируемой ситуации, а следовательно, и меньшая степень риска и, наоборот, чем больше его значение, тем более высокая степень риска данного мероприятия либо направления деятельности.

Дата добавления: 2015-07-25