В исследованиях посвященных проблеме риска встречаются несколько подходов к определению количественной оценки риска:

1. Статистический метод – заключается в том, что изучается статистика потерь и доходов имевших место на данном или аналогичном производстве. Устанавливается величина и частотность получения той или иной отдачи от инвестиций и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее. С математической точки зрения, чем больше массив, тем достовернее оценка риска.

2. Метод аналогий – анализируется имеющиеся данные по осуществленным фирмой аналогичным проектам в прошлом, с целью расчета вероятностей возникновения потерь по оцениваемому проекту. Значение вероятностей получение с применением статистического метода и метода аналогий называют объективной. Так как точно такие же результаты могут быть получены любым другим лицом повторившим расчетные процедуры.

3. Метод экспертных оценок (субъективная вероятность) – является предположением о наступлении неблагоприятного результата, которое основывается на индивидуальном суждении оценивающего – эксперта в данной области на его личном опыте.

Данный метод является основным в настоящее время для Российской компании.

4. Комбинированный метод – то комбинация из статистического и экспертного метода. На основание полученных вероятностей с помощью метода математической статистики рассчитываются основные показатели: дисперсия, стандартные отклонения, коэффициент вариации различных обобщающих показателей.

Среднеквадратическое отклонение является наиболее распространенным показателем оценки уровня инвестиционным риском. Расчет этого показателя позволяет учесть возможные колебания ожидаемого результата.

25.09.12

Алгоритм расчета.

1. Расчет среднего ожидаемого значения показателя. Среднее ожидаемое значение, это то значение показателя, которое связано с неопределенной ситуацией, оно является средневзвешенным всех возможных результатов реализации инвестиционного проекта где вероятность каждого результата используется в качестве веса соответствующего значения.

,

Pi – вероятности этого результата

2. Расчет показателя этой вариации. Данный показатель измеряет дисперсию (разбросанность) значений всех возможных вариантов реализации инвестиционного проекта во круг величины ожидаемого результата. Чем больше вариация, тем больше дисперсия по сравнению с ожидаемым результатом, тем больше риск проекта.

3. Расчет среднего квадратического отклонения. Среднеквадратическое отклонение показывает на сколько в среднем каждый возможный вариант реализации инвестиционного проекта отклоняется от средней величины. Чем выше среднеквадратическое отклонение, тем выше риск. Недостатком среднего квадратического отклонения является его абсолютная величина, что делает неудобным сравнение инвестиций с различными значениями ожидаемого результата.

4. Расчет коэффициента вариации. Вариация позволяет определить уровень риска, если среднее ожидаемое значение показателей различается между собой. Вариация это относительный показатель риска, который представляет собой риск на единицу ожидаемого результата.

Пример: сравнить два инвестиционных проекта по уровню риска с помощью среднеквадратического отклонения и вариации.

Характеристика возможной ситуации	Расчетный доход по первому проекту	Вероятность по первому проекту	Расчетный доход по второму проекту	Вероятность по второму проекту
Оптимистическая	600	0,15	800	0,2
Наиболее вероятная	500	0,6	600	0,5
Пессимистическая	200	0,25	100	0,3

В экономической статистике установлена следующая оценка различных значений коэффициента вариации. До 10% слабая колеблемость. 10-25% умеренная колеблемость, свыше 25% - высокая колеблемость.