Шкала оценки уровня риска
Величина уровня риска (Кр) |
Оценка риска |
0 – 0,1 |
Минимальный риск |
0,1 – 0,3 |
Допустимый риск |
Продолжение таблицы 3.1
Величина уровня риска (Кр) |
Оценка риска |
0,3 - 0,6 |
Высокий риск |
более 0,6 |
Недопустимый, азартный риск |
3.1.2. Методы колеблемости (изменчивости)
Ко второму виду относятся статистические методы, определяющие степень риска предприятия с помощью колеблемости (изменчивости) возможного результата. Для этого используют следующие показатели: дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. При определении степени риска предприятия следует отдать предпочтение последнему показателю, так как дисперсия и среднее квадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости, а коэффициент вариации относительная величина, на которую не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя, то есть с его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения.
Оценка степени риска производится несколькими способами: путем сравнения коэффициентов вариации по каждому варианту возможного решения и выбора того, у которого значение меньше; путем сравнения значения коэффициента вариации по данному варианту решения со среднестатистическим по анализируемой совокупности или с оценкой значений коэффициента вариации, установленной в экономической статистике.
Предлагается измерять величину или степень риска двумя критериями.
1. Среднее ожидаемое значение – это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Среднее ожидаемое значение измеряет результат, который мы ожидаем в среднем.
Колеблемость (изменчивость) возможного результата – представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсию и среднее квадратическое отклонение.
Вероятность наступления события может быть определена на основе вычисления частоты, с которой происходит данное событие, то есть необходимо анализировать статистическую информацию для наиболее точного нахождения частоты или как минимум провести экспертную оценку, что может дать большие погрешности.
2. Дисперсия среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых (см. формулу 3.6).
,
(3.6)
где G – дисперсия;
X – ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
– среднее
ожидаемое значение;
n – число случаев наблюдения (частота).
Дисперсия случайной величины Х рассчитывается по формуле 3.7.
G(X)=M(X2)-(MX)2, (3.7)
где М – математическое ожидание.
3. Среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение) – определяется как корень квадратный из дисперсии (см. формулу 3.8).
,
(3.8)
где – среднее квадратическое отклонение.
Дисперсия и среднее квадpатическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости. Для анализа обычно используют коэффициент вариации.
4. Коэффициент вариации относительная величина, поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя, то есть с его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений.
,
(3.9)
где V - коэффициент вариации, проц.
Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%, чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость и соответственно больше риск данного мероприятия. В экономической статистике установлена следующая оценка различных значений коэффициента вариации (см. табл. 3.2).
Таблица 3.2